【摘 要】
：
在癌症发病率和死亡率逐年攀升的今天,人们对健康问题越发关注,对于提升肿瘤检测及时性和准确率的希望也越发迫切。随着现代计算机技术的迅速发展,卷积神经网络成为国内外专家学者的研究热点,将其的研究成果应用于医疗领域,帮助医生对肿瘤做出高效而准确的诊断,这具有着重要的社会意义和实用价值。由于不同身体部位和不同检查方式中的肿瘤具有不同的形态,本文针对核磁共振成像的脑胶质瘤进行了分割模型的研究,并搭建Web系
论文部分内容阅读
在癌症发病率和死亡率逐年攀升的今天,人们对健康问题越发关注,对于提升肿瘤检测及时性和准确率的希望也越发迫切。随着现代计算机技术的迅速发展,卷积神经网络成为国内外专家学者的研究热点,将其的研究成果应用于医疗领域,帮助医生对肿瘤做出高效而准确的诊断,这具有着重要的社会意义和实用价值。由于不同身体部位和不同检查方式中的肿瘤具有不同的形态,本文针对核磁共振成像的脑胶质瘤进行了分割模型的研究,并搭建Web系统使医生可以方便的直接使用模型,系统还加入了病人影像浏览标记、诊断结果打印、系统留言等功能,方便医生在临床上直接使用该系统进行医疗工作。本文主要贡献如下:1、本文研究了脑胶质瘤MRI分割的相关理论和方法,通过对基于CNN的U-Net模型和V-Net模型的研究,结合BraTS19数据集进行分析,设计了针对BraTS19数据集的预处理过程并提出了基于V-Net的分割模型BraTS19-3DVNet。实验证明本文的BraTS19-3DVNet模型表现优异,能够满足大部分场景和环境下对脑胶质瘤分割速度和精度的需求。2、本文结合医生在临床中的诊断过程,完成了系统的需求分析和系统设计,确认了系统的业务需求、用户需求、功能需求、非功能需求、软件架构、功能模块和数据库方案,主要将系统分为身份认证、系统管理、病人数据管理、病人影像分析、诊断管理和留言管理六大功能模块。本文使用Spring Boot作为系统实现框架,根据每个功能模块的设计完成系统功能实现和测试,并对系统整体进行性能测试,最终实现一个高效、可靠、便捷的Web系统。医生可通过该系统对病人的脑胶质瘤的形状、大小和边界做出快速而准确的判断,提高诊断的效率和准确率。此外,系统为卷积神经网络模型在医疗领域的实际应用提供了较好的参考。
其他文献
随着科技的发展,医疗领域逐渐走向智能化,越来越多的研究人员开始医疗图像研究。医疗图像的研究离不开医疗图像数据集的构建,所以医疗图像标注系统的研究与开发应运而生,然而,医疗图像的特异性对医疗图像标注系统提出了更高的要求,如何利用医疗图像的特点,设计合理的标注方法,成为标注系统设计的一大挑战。本文针对医疗图像具有特异性的特点,设计并开发了多模态医疗图像标注系统。其针对医疗图像多模态的特点,设计了多种标
随着科学技术的发展以及人们需求的增加,拥有丰富资源的海洋倍受关注。海面的三维可视化一直是计算机图形学研究的热点和难点之一。海浪的模拟和可视化可用在军事、影视以及虚拟现实等领域。由于研究水平的不断提升,对海洋的模拟要求也更高,不仅需要提升模拟的真实感,还需要保证模拟的效率。现阶段对海洋的模拟无法兼顾真实感和实时性。本文基于此背景对高真实感海面进行研究和仿真。本论文的主要研究内容以及创新性成果如下:1
光探测器作为光通信系统中的关键器件,其高速性能的优化对整个光通信系统未来发展有着至关重要的作用。单行载流子光探测器（Uni-Traveling-Carrier Photodector,UTC-PD）中电子作为单行载流子进行输运,极大减少了载流子的渡越时间并有效抑制了空间电荷效应,是高速光电子器件领域的研究热点之一。本文从UTC光探测器的入射光束光场分布以及器件吸收层横向高斯掺杂入手,重点围绕光探测
大气激光通信利用激光承载信息,具有带宽高、容量大、成本低、抗电磁干扰能力强等优点,是光通信领域的研究热点之一。实际的大气信道存在大气衰减、大气湍流效应,会对信号传输造成强烈干扰,而对抗湍流干扰最基本的方法就是采用高能效比的调制编码技术。PPM作为一种高能效比的调制方式,在大气激光通信中展现出显著优势,但其在传输过程中容易出现符号串扰、时钟失步等问题。因此,研究稳定高效的PPM调制解调技术对其在大气
硅（Si）基光电子技术可以将光子技术的高带宽、低功耗、高速率优点和微电子成熟的加工技术相结合实现光电集成,它具有低成本、高集成度、高可靠性的优势。目前,Si基光电探测器、Si基光调制器以及Si基光波导方面都已经成功得到广泛的应用,但是Si基激光器还有不足之处。尽管已有基于晶片键合技术的Si基光电集成的商用芯片,然而晶片键合技术存在着成本高、无法大规模生产等问题。Si基直接外延Ⅲ-Ⅴ族半导体材料技术
近年来,随着互联网、移动互联网的发展,通信等基础设施的不断完善,传统的教育机构和新兴的互联网企业都在尝试探索在线教育的最佳模式,教育逐渐从线下走向线上,在线教育行业受到大数据的影响。传统的数据分析系统已经不能满足教育大数据环境下的分析场景,特别是从海量用户数据中预测未来教育行业的发展趋势。目前国内外在线教育平台都在打造自己的数据分析系统,本论文以某在线教育平台为基础,搭建综合数据分析系统,使之能够
随着移动互联网技术的飞速发展,公众可以通过网络随意针对社会热点事件进行转发和点评,从而导致网络舆情事件爆发。近年来,舆情事件信息的主体逐渐由文本数据转变为视听化程度更高的音视频数据,由于音视频数据存在时长差异且极有可能出现超长时的情况,针对这类音频数据无法直接进行识别分析,同时现有的语音识别系统未融合舆情领域知识和音频情感因素,无法针对音视频数据进行有效的舆情研判。针对以上问题,本文设计并实现了基
随着5G、云计算等新兴技术的不断涌现,越来越多的复杂功能被加入到传统IP架构网络中。这在一定程度上导致了交换设备日渐臃肿、存储空间较为紧缺、网络拥堵现象逐渐增多,难以满足日益增长的高性能网络需求。软件定义网络（Software Defined Network,SDN）被认为是解决IP网络架构僵化、提高资源利用率并促进未来网络创新的有效途径之一。SDN网络将控制平面与数据平面解耦合,控制平面负责集中
加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题,定理证明作为人工智能领域的核心研究课题在一定程度上影响着人工智能技术的发展。随着一些交互式定理证明辅助工具Coq、Isabelle、HOLLight等的诞生,定理机器证明的研究有了更进一步的发展。Coq是国际上广泛使用的一个交互式定理证明工具,它基于归纳构造演算,有着强大的数学模型和良好的扩展性,更为重要的是,基于C
近年来,深度学习作为一种新兴的信息技术广泛应用于各个领域。在某种确定的深度学习模型下,神经元连接处的参数大小决定了模型优劣,为了提高模型的准确性,在训练过程中需要对参数取值进行优化,其中涉及到的优化问题主要是对经验风险函数进行最小化求解。随着数据规模的不断扩大,传统的一阶优化算法已经不能有效解决经验风险最小化问题。随机算法是指在迭代的过程中随机选择一个或部分样本的损失函数梯度近似损失函数全梯度,以