【摘 要】
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脑胶质瘤是常见的原发性颅脑肿瘤,具有高度侵袭性和渗透性,发病率和死亡率极高。并且由于肿瘤组织和正常组织之间的难区分性,导致脑胶质瘤难以通过手术彻底切除,放疗和化疗效果差、复发率高、治愈率低且治疗费用昂贵。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）是一种非侵入性成像模式,具有多参数成像、任意方位成像、软组织分辨率高、流空效应等特点,特别适用于临床颅脑部病变检查,是肿瘤
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脑胶质瘤是常见的原发性颅脑肿瘤,具有高度侵袭性和渗透性,发病率和死亡率极高。并且由于肿瘤组织和正常组织之间的难区分性,导致脑胶质瘤难以通过手术彻底切除,放疗和化疗效果差、复发率高、治愈率低且治疗费用昂贵。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）是一种非侵入性成像模式,具有多参数成像、任意方位成像、软组织分辨率高、流空效应等特点,特别适用于临床颅脑部病变检查,是肿瘤病变诊断的主要方法。因此,实现颅内低级脑胶质瘤的早发现和准确检测具有重要的临床意义。目前对脑胶质瘤的分割主要依赖于医生手工分割,然而手工分割肿瘤区域十分耗时且个体性差异较大。此外,脑胶质瘤的结构复杂多变,肿瘤组织在大小、形状和轮廓等方面有明显的差异,给分割带来了很大难度。目前大部分的研究都集中在高级的胶质母细胞瘤,而不是低级胶质瘤。因此,开发使用MRI的低级胶质瘤全自动分割方法是十分有必要的。近几年来,深度学习在医学图像处理领域发展迅速,与传统的分割方法相比,其在精度和实时性方面远远优于传统方法,并且深度学习方法可以利用大量样本的学习得到深层的特征表示,具有良好的泛化能力,能够较好地解决低级胶质瘤分割问题。为进一步提高低级胶质瘤的分割精度,我们将深度对抗学习的方法应用到低级胶质瘤的分割当中。主要研究工作如下:（1）针对原始U-net网络仍存在分割结果不完整、像素分类错误、边缘分割粗糙等问题,本文在原始U-net的基础上加以改进,用跨步卷积代替池化层来获取更多的图片信息和更好的全局特征,避免了池化层在将图像尺寸变小的过程中丢失掉的一些信息。此外,为了保证特征信息的完整性,在对称的每一层都使用跳跃连接（Skip connection）将上采样和下采样的特征图按维数融合。最后提出一种新的改进U-net网络。（2）为了进一步细化低级胶质瘤分割效果,基于改进U-net网络,将生成对抗的思想应用到低级胶质瘤的语义分割中,构建基于生成器-判别器结构的语义分割网络。该方法将本文提出的改进U-net分割网络作为生成器,单独构建一个具有提取图像深层特征信息能力的判别器。最后提出一种基于生成对抗网络的语义分割框架,通过生成网络和判别网络的对抗学习加强分割网络的学习能力,提高网络模型分割进度。经过大量实验证明了该方法的有效性。
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