【摘 要】
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房壁瘤可以分成两种:一种是先天性房壁瘤,一种是后天生成的房壁瘤。其中先天性房壁瘤是比较少见的疾病,至今国内外有报道的案例不超过50例。房壁瘤多发于左心房的心耳周边。
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房壁瘤可以分成两种:一种是先天性房壁瘤,一种是后天生成的房壁瘤。其中先天性房壁瘤是比较少见的疾病,至今国内外有报道的案例不超过50例。房壁瘤多发于左心房的心耳周边。左房壁瘤的瘤体尺寸不定,表面相对较薄,当房壁瘤较大时,瘤体会压迫周遭血管,从而导致缺氧,行动缓慢等一系列症状。如果忽视其带来的影响,后果往往可能致命。因此,在临床上,精确地识别和分割肿瘤对于早期诊断和治疗计划的制定非常重要。然而,对房壁瘤的识别和分割仍然是一项严峻的挑战,主要原因是房壁瘤的尺寸非常小,同时其周遭的环境相当复杂,对于分割算法存在诸多干扰。为了完成分割肿瘤的任务,需要对心脏CT影像中的肿瘤进行识别。首先对CT影像进行预处理,包括去噪,分割,放大以及灰度值归一化等操作。接着论文搭建了深度残差网络框架,同时将预处理之后的CT影像制作成数据集并且对其训练。深度残差网络具有速度快、收敛性好、鲁棒性高等特点。训练得到的模型应用于测试数据,将预测结果与权值系数进行加权作为最后结果,并以此作为判断是否存在肿瘤的参数,完成肿瘤识别。实验结果表明深度残差网络能很好的应用于肿瘤识别任务中,并且比AlexNet等网络表现出更好的识别效果。完成肿瘤识别之后,论文仍采用深度残差网络对肿瘤区域进行分割。论文首先基于肿瘤分割问题对深度残差网络进行了优化,搭建了优化的网络模型。然后将肿瘤分成若干图像块,输入模型进行训练,得到分类器。测试数据同样被切分成图像块进行碎片预测,经过投票算法优化,得到最终的分割结果。研究结果表明优化的深度残差网络具有较为理想的分类性能,其表现超越AlexNet以及原始ResNet,表明深度学习在医学图像分割领域有较高的应用价值。
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