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《江南理工学院》 2019年
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基于医学序列图像的团体区域自动分割算法研究

丁晓芳  
【摘要】:随着医学成像技术与计算机技术的腾飞,电脑辅助医疗诊断得到了普遍的永利赌场,其中,中医图像分割技术作为第一的一地起着至关重要的意图,图像分割的结果直接的影响着继续医疗分析的正确率。出于人体组织结构本身的纷繁和差异性,以及医疗诊断对于分割精度的高要求,此时此刻常用的中医分割算法主要是基于人工参与的半无分割算法。但是,陪伴着医疗数据的不断增长,这将会增加医务人员的劳作担负,因而影响诊断的频率,之所以,研讨一种自动化的划分算法,具有举足轻重的争鸣意义与实际价值。针对这一问题,本文分别提出两种分割算法,现实研究内容与更新点如下:1.谈起一种基于三维空间医学图像自动分割及新建算法,针对传统区域生长算法中种子点依赖于人工选取、生长策略与终止策略难以设定的题材、以及算法仅利用图像数据的二维信息而没有考虑序列图像中三维空间的岗位信息的题材作出改进,谈起了种子点自动提取算法、构成边缘约束的发育策略、以及基于类间方差的终止策略。自身所出口算法与基于期望值最大化方法的磁共振图像人脑组织专业化分割算法以及基于纹理特征与亮度特征的最大化分割算法进行对照,分割精度提高了 2%控制。2.谈起一种基于种子点的中医图像分割网络,书法基于CAN(上下文聚合模块)拓展改进,暌违对网络输入和网络损失函数做出改进。在网络输入阶段进入分割区域之米粒点图像及种子点距离变换图像用于增强网络输入,种子点图像根据本文提出的米粒点自动提取算法自动提取;在损失函数阶段,规范化网络损失函数,兴许网络有多种可能的出口,并在最小化Tversky loss的基础上,为每个结果的损失加入递减的惩处系数,合同网络输出的顺序一个结果为与标注结果间损失最小的结果。本文算法与基于图像块的卷积网络和全卷积网络进行试验对比,在正确率上人均有提升。本文的解法主要用于解决医学图像自动化分割的题材,穿越与已有算法的对待,在分割精度上人均有提升,证实了本文算法的行之有效和自由化。
【学位授予单位】:江南理工学院
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:R445;TP391.41

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