【摘 要】
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心脏疾病是造成现代世界人们死亡的主要病因之一。在全世界因病死亡的患者中每三个病例就有一例是心脏疾病。心脏核磁共振（Magnetic Resonance,MR）成像是可用于诊断心脏疾病,MR图像左心室分割可以为医生提供心脏疾病诊断的有效信息,对于医学临床治疗具有重要意义。本文结合传统方法和深度学习的方法,精确的分割出左心室MR图像中的心外膜和心内膜轮廓,然后计算心脏整体功能参数,实验结果验证了算法的
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心脏疾病是造成现代世界人们死亡的主要病因之一。在全世界因病死亡的患者中每三个病例就有一例是心脏疾病。心脏核磁共振（Magnetic Resonance,MR）成像是可用于诊断心脏疾病,MR图像左心室分割可以为医生提供心脏疾病诊断的有效信息,对于医学临床治疗具有重要意义。本文结合传统方法和深度学习的方法,精确的分割出左心室MR图像中的心外膜和心内膜轮廓,然后计算心脏整体功能参数,实验结果验证了算法的准确性以及鲁棒性。为消除左心室MR图像中其他组织对分割任务的干扰,本文提出了一种结合左心室切片层间关系和聚类算法的方法来提取感兴趣区域。首先选取病例心脏中间层的切片图像,使用K-Means聚类方法找到血池区域,确定中间层的血池中心点,然后通过血池中心点建立层间关系,由中间层向心底层、心尖层逐层进行当前层血池中心点的提取操作,再通过当前层的血池中心点对图像进行裁剪,从而得到当前层的感兴趣区域,最终逐层完成整个病例的感兴趣区域提取操作。为获得更好的训练效果,本文对获得的感兴趣区域进行旋转和翻转操作,以实现数据集增强。在增强后数据集上,本文提出并实现了两种基于卷积神经网络的分割模型:DDCN和Fast Res Unet。针对左心室心内膜和心外膜分割任务,本文设计并实现了一种空洞卷积密集连接网络DDCN,该网络由1个Dense Block和8个Dense Layer组成;采用空洞卷积代替普通卷积,以扩大感受野,加速网络收敛过程,提升模型分割精度。本文还提出并实现了一种Fast Res Unet分割模型,通过在Res Unet网络结构中增加跳跃连接的方法,解决了Res Unet在某些心脏MR病例图片上左心室分割不精确的问题,然后使用Ghost Module代替普通卷积,极大地提高训练效率。本文实验所用数据集为MICCAI2009心室分割挑战数据集,评估方法为平均Dice系数、平均垂直距离、好的分割率,并对心脏整体功能参数采用一元线性回归分析以及Bland—Altman分析,在MICCAI2009心室分割数据集的138张图片上,DDCN/Fast Res Unet的测试结果为:心内膜的平均Dice系数分别为0.93/0.93,平均垂直距离分别为1.50mm/1.60mm,平均好的分割率为99.49%/99.12%;心外膜的平均Dice系数分别为0.96/0.96,平均垂直距离分别为1.31mm/1.37mm,平均好的分割率为100%/100%。为了验证本文方法在其他数据集上的表现,在MICCAI2018心室分割数据集的300幅图像上对DDCN/Fast Res Unet进行测试,其结果为:心内膜的平均Dice系数分别为0.96/0.97,平均垂直距离分别为1.31mm/1.25mm,平均好的分割率为100%/100%;心外膜的平均Dice系数分别为0.97/0.97,平均垂直距离分别为1.42mm/1.37mm,平均好的分割率为100%/100%。结果表明本文提出的两个分割模型在左心室分割任务中具有良好的性能,为心脏辅助诊断系统的临床应用提供了理论基础。
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