【摘 要】
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近年来,心血管疾病发病频率逐年升高,每年因心血管疾病死亡的人数已成为非传染性疾病死亡人数的首位。心脏MR（Magnetic Resonance,MR）图像对于心脏相关功能参数计算以及相关疾病的诊断起到至关重要的作用。临床中,一般对心脏图像各部位的分割主要靠专家手动标注。由于心脏各部位中,右心室形状差异大,各个阶段变化明显因此分割更为困难。分割过程不但耗时,并且各专家分割时会产生主观差异,因此需要研
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近年来,心血管疾病发病频率逐年升高,每年因心血管疾病死亡的人数已成为非传染性疾病死亡人数的首位。心脏MR（Magnetic Resonance,MR）图像对于心脏相关功能参数计算以及相关疾病的诊断起到至关重要的作用。临床中,一般对心脏图像各部位的分割主要靠专家手动标注。由于心脏各部位中,右心室形状差异大,各个阶段变化明显因此分割更为困难。分割过程不但耗时,并且各专家分割时会产生主观差异,因此需要研究一种右心室图像自动分割系统。（1）由于现有心脏MR图像公开数据集样本数量少,作为训练集样本不足,对数据集进行数据增强操作,同时对数据进行灰度值标准化处理。深入研究U-Net并实现了U-Net网络对右心室MR图像的分割。结合Dice系数作为评价指标,分析网络存在的不足。（2）将下采样阶段的普通卷积改为扩展卷积,解决心脏MR图像在池化过程中造成的信息丢失的问题。改进网络损失函数并在上采样阶段中引进注意力模块,解决分割过程中容易把右心室与其他组织混淆,造成误分割的情况,增加网络分割精度。针对U-Net网络在信息传递过程中,由于网络层级过深造成梯度爆炸,导致训练速度慢的情况,在原网络编码、解码阶段分别加入三个残差模块,以提高网络训练速度。最终形成了改进后的U-Net网络（即RAU-Net）。实验表明改进后的网络损失值由0.4降为0.1,Dice系数由0.84上升为0.91。（3）为了提取更多特征信息以进一步提高分割的准确性,将两个结构相同的RAU-Net网络连接起来（即LRAU-Net）,形成多对编码解码结构。另外由于网络连接后层级进一步加深,为了防止训练速度下降,进一步改进残差模块。实验表明改进后的网络损失值为0.09,Dice系数为0.95,证实了改进的有效性。（4）结合改进后的网络,根据临床实际需求,设计了右心室图像自动分割系统。包含权限管理模块、数据显示模块、图像分割模块、信息备注模块、手动标注模块、图像存储模块。系统调取患者的心脏MR图像后,可实现自动分割并计算出相关心脏指数,为医生诊断提供参考。
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