【摘 要】
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磁共振成像（MRI）是乳腺疾病检查的重要手段,不同MRI模态图像能反映不同的生理特性。乳腺结节是很多常见乳腺疾病的重要病症,医生可以通过对MRI图像进行乳腺结节分割获得临床诊断的重要依据。在多种MRI模态中,动态增强磁共振成像（DCE-MRI）图像能清晰显示乳腺结节的形态以及与周围组织的结构关系,可以通过医生在DCE-MRI图像上手工分割建立结节轮廓的金标准。T2-MRI是一种临床上更常见的MRI
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磁共振成像（MRI）是乳腺疾病检查的重要手段,不同MRI模态图像能反映不同的生理特性。乳腺结节是很多常见乳腺疾病的重要病症,医生可以通过对MRI图像进行乳腺结节分割获得临床诊断的重要依据。在多种MRI模态中,动态增强磁共振成像（DCE-MRI）图像能清晰显示乳腺结节的形态以及与周围组织的结构关系,可以通过医生在DCE-MRI图像上手工分割建立结节轮廓的金标准。T2-MRI是一种临床上更常见的MRI模态,但医生难以直接在T2-MRI图像进行精确的乳腺结节勾画。全自动算法分割能够提高MRI图像的乳腺结节分割效率,实现多模态MRI图像的乳腺结节分割。论文的研究内容一是实现DCE-MRI图像的乳腺结节分割算法。根据图像统计分析,从72个病例数据中选取17280张DCE-MRI图像生成数据集,以医生勾画的乳腺结节模板作为金标准,采用U-Net系列的多个深度卷积神经网络进行乳腺结节分割实验。为排除DCE-MRI图像中多余部位的干扰,本文提出了一种“先定位乳腺组织、再定位局部结节”的病灶分割思路。基于这个思路,首先建立了一种简单、有效的乳腺组织分割算法,将图像计算区域从乳房、胸腔和肩臂缩小至乳腺。为便于神经网络捕捉有效特征,本文提出反映DCE-MRI图像动态变化量的差值图像。本文还提出一种混合损失函数,提升了高难度DCE-MRI图像的分割准确率。最终模型在五折交叉验证的Dice平均验证分数是0.8282。论文的研究内容二是实现T2-MRI图像的乳腺结节分割算法。鉴于直接在T2-MRI这种临床上更普及的MR影像模态上难以实现精准分割,本文提出“先模态配准、再轮廓映射”的解决思路,即先通过配准算法实现DCE-MRI与T2-MRI的配准,然后将DCE-MRI图像的乳腺结节区域映射到T2-MRI图像。为获得精细配准,先采用仿射变换做全局对齐,再将图像对局部剪切后进行深度变换估计。针对两种模态MRI像素分布差异较大的情况,深度变换估计采用归一化互相关损失。配准前对T2-MRI图像进行局部直方图均衡、对比度增强和去噪,大大优化了图像质量和配准结果。此外,本文基于以上研究内容设计了一个MRI图像乳腺结节分割软件,并为软件设计了感兴趣区域缩放、特征提取等多个功能,便于临床应用。
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