【摘 要】
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颅内出血是一种高发病率和高病死率的脑血管疾病,临床准确诊断和及时干预方案将有助于提高患者的生存率。计算机断层扫描(CT)成像是初步诊断颅内出血的首选方案,基于深度学习的颅内出血CT影像分析的研究将有助于降低医生的漏诊率和误诊率。颅内出血分析主要包括两个任务:颅内出血亚类型分类和颅内出血区域分割。颅内出血亚类型分类任务中,大多数研究都基于卷积神经网络,但是目前这些方法输出的单一预测概率难以用于判断模
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
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颅内出血是一种高发病率和高病死率的脑血管疾病,临床准确诊断和及时干预方案将有助于提高患者的生存率。计算机断层扫描(CT)成像是初步诊断颅内出血的首选方案,基于深度学习的颅内出血CT影像分析的研究将有助于降低医生的漏诊率和误诊率。颅内出血分析主要包括两个任务:颅内出血亚类型分类和颅内出血区域分割。颅内出血亚类型分类任务中,大多数研究都基于卷积神经网络,但是目前这些方法输出的单一预测概率难以用于判断模型的可靠程度,如何获得安全可靠的深度学习模型是极具挑战性的任务。颅内出血区域分割任务中,传统方法对不同类型的颅内出血提出不同的手工特征用于分割,然而这些精心设计的手工特征难以同时适应不同类型的颅内出血分割,深度学习通过强大的表征能力可以解决该问题,然而基于深度学习的颅内出血区域分割仍然面临着以下问题:颅内出血分割标注需要耗费人类专家大量的时间和精力,因此难以获得大量标注数据;深度学习模型往往有大量的参数,缺乏大量标注数据将使得模型遭受过拟合的风险,因此限制了深度学习在颅内出血分割上的表现。针对以上深度学习在颅内出血分析上存在的问题,本文提出以下方法来应对这些挑战:·在当前先进的卷积神经网络的基础上,结合贝叶斯深度学习框架中估计模型不确定性的方法,用于颅内出血亚类型分类任务上,同时利用类别激活图可视化影响模型预测的区域。模型不确定性估计和可视化可以用于帮助判断模型的预测是否可靠,另外还可以用于筛选模型预测以及指导人类发现忽略的出血区域。充分的实验表明,该方法在颅内出血及其亚类型分类上取得了优异的性能,另外不确定性估计能够有效用于判断模型预测的可靠程度。·在教师-学生模型的基础上,引入观测不确定性估计,用于颅内出血半监督分割学习上。观测不确定性估计可以捕获CT图像中模棱两可的区域,用于在一致性正则化中选择可靠性高的区域,这样使得模型能够更加有效的利用无标注数据。通过充分的实验证明,该方法有效地利用无标注的CT图像来提升颅内出血区域分割的性能。·将胶囊网络用于颅内出血区域分割问题上,提出分组胶囊结构,该结构能够有效解决胶囊计算所带来的显存占用高和计算复杂度大等问题。相比传统卷积神经网络,胶囊计算可以有效保持特征的等变性。通过实验表明,分组胶囊网络可以显著降低胶囊计算的时间,并且在颅内出血区域分割上取得不错的性能。
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