【摘 要】
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胶质瘤是一种常见的恶性原发性脑肿瘤,具有形态各异和边界模糊的特点,肉眼难以识别其边界。临床上通常采用磁共振成像的影像学技术辅助医生明确肿瘤区域,进而制定治疗方案、评估预后。另外由于其浸润性、弥漫性增长的特点,通常医生需要结合不同序列磁共振的影像信息进行判断,这一过程对于医生的专业性要求较高。随着深度学习算法在图像自动分割领域的发展,可以借助计算机辅助诊断的方式帮助医生快速地确定肿瘤区域,从而合理制
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胶质瘤是一种常见的恶性原发性脑肿瘤,具有形态各异和边界模糊的特点,肉眼难以识别其边界。临床上通常采用磁共振成像的影像学技术辅助医生明确肿瘤区域,进而制定治疗方案、评估预后。另外由于其浸润性、弥漫性增长的特点,通常医生需要结合不同序列磁共振的影像信息进行判断,这一过程对于医生的专业性要求较高。随着深度学习算法在图像自动分割领域的发展,可以借助计算机辅助诊断的方式帮助医生快速地确定肿瘤区域,从而合理制定治疗方案,提高患者预后。本文通过利用深度学习技术,基于多序列磁共振影像数据对胶质瘤进行精确分割。本文的工作内容主要分为以下三个部分:（1）本文收集了BraTS脑肿瘤分割挑战赛中的多序列磁共振影像数据,并利用三维数据裁剪、N4偏置场矫正、Z-score标准化等方法来对多序列MRI影像数据进行预处理操作。之后,根据肿瘤的生长特性和影像采集过程中的环境,本文提出了基于肿瘤成像模拟的数据增强方法,通过模拟影像角度、影像强度、拍摄噪声、肿瘤形态等进行数据集扩增,以此构建了高质量的胶质瘤多序列磁共振影像数据集,用于后续分割模型训练。（2）本文研究了不同磁共振序列对于胶质瘤各区域的影像表现特性,提出了按维度融合和参数化融合的序列数据融合方法,在确保较少时间消耗的同时,通过对比实验选取最优的磁共振序列融合方案,实现各序列磁共振影像信息的高效利用。（3）本文设计了针对胶质瘤精细分割的级联分割算法,首先通过确定肿瘤范围,进而对胶质瘤子区域进行精细分割的分阶段级联方法,达到了优于非级联方式的精细化分割效果。为了能够有效组合全局上下文信息和细节信息,本文将残差结构和注意力机制的思想引入到医学图像分割模型3D U-Net中,提出了3DRes U-Net模型和3D-Res-SE U-Net模型。此外,本文还探讨了肿瘤子区域的连通性对于分割结果的影响,提出了基于区域连通性的分割标签合并方法。本文在胶质瘤数据集上的分割实验表明,文中提出的数据处理方法能够有效去除无关背景因素,减少运算量,同时生成具有真实性的扩增数据;提出的序列融合方式在充分利用序列特征的同时能够减少训练参数量。我们设计的3D-Res U-Net模型和3D-Res-SE U-Net模型能够有效融合全局上下文信息和局部信息,结合基于区域连通性的标签合并和分阶段级联分割方法,最终在胶质瘤分割任务中取得整个肿瘤0.9168,肿瘤核心0.8992,增强肿瘤0.8489的平均Dice Score,以及6.021,9.203,12.173的平均Hausdorff Distance,优于绝大多数现有方法。
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