【摘 要】
：
医学影像是医疗研究诊断疾病、规划治疗方案、评价治疗效果等应用中的关键技术,医疗影像采集技术已全面普及,比如说计算机断层扫描（CT）、核磁共振成像（MRI）、超声扫描等医学影像技术已广泛应用于医疗诊断中。医学图像处理是医学图像研究的重要领域之一,医学图像分割是重要的医学图像处理研究方向之一,分割出感兴趣区域的医学图像可以作为医生诊断与治疗的重要参考凭据。目前在医学图像分割领域已经有许多研究基于传统方
论文部分内容阅读
医学影像是医疗研究诊断疾病、规划治疗方案、评价治疗效果等应用中的关键技术,医疗影像采集技术已全面普及,比如说计算机断层扫描（CT）、核磁共振成像（MRI）、超声扫描等医学影像技术已广泛应用于医疗诊断中。医学图像处理是医学图像研究的重要领域之一,医学图像分割是重要的医学图像处理研究方向之一,分割出感兴趣区域的医学图像可以作为医生诊断与治疗的重要参考凭据。目前在医学图像分割领域已经有许多研究基于传统方法实现了医学图像的分割,近几年随着GPU计算能力的提升以及深度学习的发展,基于卷积神经网络的图像分割方法得以落地实现,这类方法凭借其端到端的处理方式以及良好的分割效果,已经成为主要的医学图像分割研究方法。相较于基于传统算法的实现,基于卷积神经网络的分割方法能够实现医学图像的自动分割,这类方法极大地提高了图像分割速度与精确度。本文主要研究卷积神经网络在脑肿瘤分割领域的应用。目前脑肿瘤分割仍然存在着严峻的挑战,首先是脑胶质瘤形态多变且具有浸润性,边界十分模糊,不易于分割;其次MRI图像强度不均衡,不同设备不同时间拍摄的影像强度不一致;脑肿瘤还存在类别不平衡的问题,图像中大部分组织属于非肿瘤部分。基于以上问题本文以脑肿瘤MRI影像为研究对象,提出了一种基于多模态的Res U-Net图像分割模型。本文的主要工作如下:（1）提出了一种基于多模态融合的Res U-Net脑肿瘤分割模型,该模型不仅结合了U-Net网络结构与残差模块思想,还根据MRI影像的多模态特性提出了一种加权多模态信息融合方法。该模型在Bra TS2017数据集上与其他主要方法进行了综合评估,结果显示本文所提出的方法在分割精度上优于其他参与比较的方法。（2）将脑肿瘤影像分割扩展到三维尺度,通过一种基于三维卷积的多模态Res U-Net实现了三维医学影像分割,同时通过改善网络结构与图像预处理,缓解了模型因维度提升带来的大量参数对网络训练造成的影响。实验表明,本文提出的方法在脑肿瘤MRI图像分割上具有一定的竞争力。
其他文献
推荐系统可以帮助用户简化决策,改善用户体验,增加用户对平台的粘性。协同过滤是最重要的推荐技术之一,但它面临两大挑战,即数据稀疏性和冷启动问题。虽然将辅助信息融合到推荐模型可以缓解这两个问题,但大多数模型很难捕获用户与项目之间的历史交互信息。此外,现有的推荐模型不能灵活地集成多种类型的结构化辅助信息,也不能充分地捕获实体之间的异构信息。本文借助图神经网络（Graph Neural Networks,
以视频为媒介的社交娱乐方式逐渐成为主流,在享受海量视频带来的轻松和便利时,如何有效处理海量视频成为亟待解决的问题。视频描述指通过机器自动生成视频内容描述语句的技术,其融合了计算机视觉和自然语言处理技术,是处理视频的重要手段之一。现有模型通过预训练方式提取特征导致特征效果不佳,同时简单融合策略导致特征融合不理想,语义引导存在语义不准确和不关联等问题。针对上述不足,本文提出基于多视觉特征和增强视觉关系
目的 观察金水宝片联合生精胶囊在治疗不育症方面的效果，明确肾在治疗不育症方面的重要作用，证实“补肾生精”理论在治疗不育症当中的指导价值，为不育症治疗提供新的思路。方法 选取2019年1月—2020年12月在上饶市人民医院泌尿外科门诊就诊的满足入组条件的120例不育患者，按照随机数字表法将患者划分为观察组和对照组，每组60例。对照组采用单纯生精胶囊治疗，观察组采用金水宝片联合生精胶囊治疗。2组患者在
装配式建筑符合可持续发展要求,能够促进建筑业转型升级,因此近年来在我国得到快速发展,我国建筑业普遍使用的DBB等传统管理模式已不能满足其快速发展的需要。EPC模式因其具备系统化、组织化和精细化的特点,与装配式建造方式十分契合,因此国家在推进装配式建筑项目落地实施的过程中,积极鼓励采用EPC模式。但由于我国推行装配式EPC项目的时间较短,具体实践应用不够成熟,业界和学术界在这方面的研究还不够深入,导
近年来,目标检测技术快速发展,极大的推动了自动驾驶、城市安全、智能保障等领域的发展。城市管理关乎到人民的安全,如何管理城市显得极为重要。基于目标检测的流动摊贩检测使城市管理更加高效智能。由于流动摊贩的背景复杂,存在着目标尺度较小,遮挡严重等影响检测的情况,导致现有的算法无法适配复杂背景下的流动摊贩检测。针对以上问题,本文的改进如下:目标检测算法需要大量的数据集进行训练,目前不存在相应的摊贩数据集,
知识图谱在当下的许多应用中扮演着越来越重要的角色,一个完备简洁的知识图谱是许多自然语言处理任务的前提。然而,随着新数据的不断产生,知识图谱中过时的知识会显著降低知识图谱的质量。对于垂直领域知识图谱来说,只有及时地从新发布的领域规范性文件中抽取新实体之间的关系,才能为下游任务提供可靠的数据支持。本文为了保证垂直领域知识图谱的实时性,降低人工标注的时间和经济成本,设计并实现一个领域知识图谱的管道式更新
近年来,中国加快了形成综合交通基础设施网络的步伐,其中高速铁路项目（简称高铁）作为重大交通基础设施项目的排头兵,已成为我国闪耀世界的亮丽名片。2016年《高铁中长期总体规划》提出了“八纵八横”的雄伟蓝图,意味着高铁进入规模扩张的新时代,同时也迎来更为繁重的建设任务,大量线路进入了规划阶段。在中国,高铁建成后能为相应地区的多个利益群体带来一定的经济和社会效益,但其运营阶段的潜在外部效应会在规划阶段引
我国马铃薯产量需求正逐年递增,利用植物组织培养技术提高马铃薯产量已是发展趋势。目前马铃薯组培苗生产主要以手工为主,存在人工成本高、生产效率低、污染率高的问题。因此,研究组培苗自动化移植技术,开发组培苗移植机器人,对于降低人工成本和污染率、提高效率以及推动组培行业自动化发展都具有重要意义。论文以马铃薯组培苗人工移植的工艺过程为依据,针对作者团队现有组培苗移植机器人存在的组培苗节点识别精度、夹持成功率
合谋现象在工程招投标中屡见不鲜,严重损害市场公平竞争,给我国建筑业持续发展造成重大威胁。政府部门针对招投标合谋开展各类专项整治活动,但合谋治理收效甚微。究其原因,是对合谋个体行为底层的认知偏差刻画不清,难以明确合谋个体决策的心理活动导致合谋行为难以根治。为此,本文通过刻画认知偏差产生机制,以情景仿真的形式研究认知偏差对合谋行为决策的作用机理,提出合谋治理措施。研究以合谋理论、认知偏差理论、社会认知
随着高强钢在结构中的应用日益普及,杆件纤细的柔性框架结构越来越多。由于高强钢的屈服强化特性,屈服后截面仍有一定刚度、弯矩可继续增加,屈服截面的塑性转角和结构内力重分布与理想弹塑性材料将有所不同,结构非线性特性也将发生变化,高强钢屈服后的应变强化效应对结构性能的影响显得较为重要,因此对于具有明显屈服强化特性的高强钢框架结构,仍采用理想弹塑性本构模型不尽合理。同时结构在风浪、地震等动力荷载作用下受到几