【摘 要】
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基于MRI的脑胶质瘤分割是辅助医生观察、分析和诊断脑胶质瘤外部形态的重要手段。当前的分割模型研究停留于模型开发阶段,缺少模型的泛化能力验证与临床应用。因此,基于真实临床数据和深度学习方法,建立一个更精准的脑肿瘤分割泛化方案,提高分割模型的泛化能力和临床使用价值,从而可以广泛应用于更多的医疗机构中。本文基于深度学习脑胶质瘤分割方法,有效提高了分割模型的准确性,并利用基于脑实质提取的预处理和连通域分析
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基于MRI的脑胶质瘤分割是辅助医生观察、分析和诊断脑胶质瘤外部形态的重要手段。当前的分割模型研究停留于模型开发阶段,缺少模型的泛化能力验证与临床应用。因此,基于真实临床数据和深度学习方法,建立一个更精准的脑肿瘤分割泛化方案,提高分割模型的泛化能力和临床使用价值,从而可以广泛应用于更多的医疗机构中。本文基于深度学习脑胶质瘤分割方法,有效提高了分割模型的准确性,并利用基于脑实质提取的预处理和连通域分析的后处理方法来提高分割模型的泛化能力,促进分割模型在临床实践中的应用。论文的主要工作内容和创新点如下:（1）提出了基于nnUNet的脑胶质瘤分割改进方案。从数据分析的角度出发,对图像进行偏置场校正和标准化处理,经nnUNet自动分割后,利用形态学处理方法对分割结果进行断裂现象的填充处理。其中,基于nnUNet中2D网络结构,本文从2D和2.5D的空间维度探索设计,通过Bra TS18数据集进行分割效果评估,2D UNet中WT,ET,TC平均Dice值分别为0.870,0.804,0.760;基于nnUNet中3D网络结构,本文为避免输入数据随机切分带来类间不平衡及肿瘤边缘不平滑的问题,从而根据先验知识对数据进行针对性切分。通过Bra TS18数据集进行分割效果评估,3D UNet中WT,ET,TC平均Dice值分别为0.924,0.838,0.826。与当前Bra TS世界级分割比赛的SOTA模型结果相近。（2）提出了基于脑实质提取的预处理和连通域分割的后处理模型泛化流程。充分利用武汉协和医院的真实临床胶质瘤、胶质母细胞瘤、脑膜瘤、转移瘤数据,建立一套完整的分割模型泛化方案。并从WT,ET,TC平均Dice值分别为0.756,0.649,0.585;0.949,0.861,0.805;0.757,0.829,0.780;0.670,0.616,0.700做比较,扩展了当前对不同脑肿瘤泛化能力的认识,为临床分割模型的建立提供了参考。利用外部数据验证了该方法的有效性,并分析了不同类型脑肿瘤泛化效果差异的原因。（3）提出了将分割模型使用嵌入式平台进行部署。本文使用NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台,其自带GPU和TensorRT推理加速库,满足模型对算力的需求。TensorRT通过减少计算精度和精简网络结构,使得GPU利用率更高。使用TensorRT加速后,在降低2%精度的前提下,该分割模型在嵌入式平台的推理速度提高了4倍,从而达到实时分割的目的。
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