【摘 要】
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近年来,深度学习技术飞速发展,在很多领域大放异彩,尤其是在计算机图像处理领域,深度学习尤其是神经网络的相关技术逐渐被应用于医学图像分析当中。深度学习相关方法在医学图像处理方面的应用价值巨大,在医学图像分析领域内,医学图像分割可用于影像引导介入诊疗,定向放疗等过程中,成为计算机辅助诊断的重要手段。肿瘤的精准分割是计算机辅助诊断的核心步骤,精确的结果能够给医生提供科学可靠的参考,提高诊疗效率。目前,在
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近年来,深度学习技术飞速发展,在很多领域大放异彩,尤其是在计算机图像处理领域,深度学习尤其是神经网络的相关技术逐渐被应用于医学图像分析当中。深度学习相关方法在医学图像处理方面的应用价值巨大,在医学图像分析领域内,医学图像分割可用于影像引导介入诊疗,定向放疗等过程中,成为计算机辅助诊断的重要手段。肿瘤的精准分割是计算机辅助诊断的核心步骤,精确的结果能够给医生提供科学可靠的参考,提高诊疗效率。目前,在临床诊断和治疗中,应用较为广泛的方法是人工分割,很显然,依靠人力的方法缺乏效率,可靠性差,因此,急需一个准确性高且能快速分割的肿瘤辅助分割系统,用以辅助诊断。本文以直肠癌肿瘤为例,研究深度学习方法在肿瘤图像分割中的应用,利用卷积神经网络算法对直肠CT肿瘤图像进行分割,主要研究如何更好发挥神经网络的作用,达到高效、精准分割直肠癌肿瘤的目的。主流的深度学习方法,使用卷积神经网络分割直肠CT图像存在两个难题:一是图像的数据量较小,难以训练;二是待分割的目标区域太小,背景干扰太大,难以实现精确的分割。主流网络模型Unet的分割效果不理想,本文在Unet网络模型的基础上进行改进,设计出适合直肠CT图像的分割网络,并以此为基础,开发了一个直肠癌肿瘤辅助诊断系统。本文主要通过二个方面提高分割效率,第一方面针对于现阶段主流的网络模型缺乏对小目标图像的特征提取能力,为了实现更加充分利用图像的详细特征信息,应用Transformer架构的思路,提高网络的特征提取能力；第二个方面采用注意力机制思想,通过融合多尺度特征图像信息,把图形的全局语义信息和局部语义信息加以融合,进一步改进现有模型。通过对数据集做实验测试,在Unet和FCN模型的基础上提升了准确率。本文还设计实现了一个前后端分离的直肠癌辅助诊断系统,在该系统中部署优化后的网络模型。通过前端上传病人的CT图像,显示分割结果,同时能够计算肿瘤的周长、面积等信息并能保存历史数据,方便对比肿瘤的变化情况,实现算法的应用。
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