基于神经网络的心室磁共振影像分割技术研究

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随着我国心血管疾病患者数量的持续增加及医学影像技术的不断发展,医学影像在心血管疾病的临床诊断、治疗康复过程中扮演重要角色的同时,也带来了巨大的医学数据处理压力。在心脏器官中,右心室的个体差异较大,且不同病症、同病症不同阶段也存有差异,所以心脏影像的右心室分割任务更为艰难。此外,影像设备本身的差异导致其输出图像的技术参数不同,增加了专家、医师手动分割难度。因此,发展鲁棒、准确的计算机辅助分割系统,以缓解医学数据处理压力、促进医学影像信息的临床应用,进而推动对心血管疾病的及早干预、治疗具有重要意义。本文基于公开的心室核磁共振数据集,针对右心室分割任务展开以下研究:首先,通过包括翻转、平移、拉伸等图像变换算法的随机组合,对现有数据集进行增强预处理,防止神经网络过拟合。其次,以全卷积神经网络、U-Net为基线模型,对本数据集进行分割,探讨经典网络中存在的问题。再次,从神经网络感受域角度讨论扩展卷积结构对网络的影响,并构建使用扩展卷积层后的扩展U-Net,测试扩展卷积思想在本分割任务中的作用。最后,讨论残差网络和DenseNet在降低学习成本、实现特征复用方面的优势,构建结合残差学习模块与稠密连接的U-Net神经网络,称为Dense-U网络;其中,残差学习模块具有“多核扩展”能力,稠密连接建立在输入层与各下采样层之间。实验表明,Dense-U网络残差学习模块的扩展卷积将Dense-U网络的感受域扩展至与输入图像维度相当,对避免分割掩码空洞及降低假阳率具有有效作用;Dense-U网络的跳层连接使其在不同形态的右心室分割中具有较好的鲁棒性。同时,残差模块中恒定的特征通道数量抑制了网络参数的指数级增长,使得Dense-U网络特征参数较扩展卷积U-Net减少一个量级。因此,综合分割性能与网络参数量级,Dense-U网络具有明显优势。此外,基于本文设计的神经网络模型,搭建了在线右心室分割系统,本系统具有数据导入、图像预处理、模型选择与分割以及评估报告等人机交互功能,可较为稳定、快速地实现心室的在线分割。
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