【摘 要】
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前列腺癌是中老年男性的主要疾病之一。前列腺癌的早期发现和治疗是降低前列腺癌症患者死亡率的关键。磁共振成像凭借其多方位和多参数成像的优势,被认定为是目前最有效的前列腺癌影像检查方法。在该成像的基础上,研究基于卷积神经网络的前列腺癌病灶分类方法并开发对应的系统,可为前列腺癌的早期诊断提供理论依据和手段。针对前列腺MR图像具有多模态的特征,本文提出SERes Net18网络区分各个模态信息的重要程度。该
【基金项目】
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华中科技大学承担的国家重点研发计划项目课题“基于深度学习的影像智能诊断和智能报告系统研究”（课题编号:2017YFC0112804）中的前列腺智能诊断系统的前列腺癌症病灶分类模块；
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前列腺癌是中老年男性的主要疾病之一。前列腺癌的早期发现和治疗是降低前列腺癌症患者死亡率的关键。磁共振成像凭借其多方位和多参数成像的优势,被认定为是目前最有效的前列腺癌影像检查方法。在该成像的基础上,研究基于卷积神经网络的前列腺癌病灶分类方法并开发对应的系统,可为前列腺癌的早期诊断提供理论依据和手段。针对前列腺MR图像具有多模态的特征,本文提出SERes Net18网络区分各个模态信息的重要程度。该模型的输入为多模态图像堆叠而成的多通道ROI,使用Squeeze-and-Excitation（SE）模块能够达到为通道分配权重的目的,该网络性能为AUC=0.84;针对前列腺MR图像本身分辨率较低和卷积中细节信息丢失的问题,提出基于FPN的Res Net模型,该模型将高分辨率、高细节信息的特征与低分辨率、高语义信息的特征进行融合,有助于提升小病灶的分类效果,该网络性能为AUC=0.82;为了提取前列腺病灶的空间特征,提出基于3D多输入的Res Net模型,该模型支持3个3D输入,对应形成3个卷积分支,融合特征通过堆叠的空洞卷积可以保持特征图的分辨率不变,该网络性能为AUC=0.84。最后使用Bagging的抽样方法减少数据对网络的影响,并假设回归方程,使用最小二乘法求得每个网络的权重。集成模型性能为AUC=0.87,优于往年PROSTATEx比赛上任意一个模型的性能。最后,为了让集成学习模型能够易用于医院场景,本文设计了一套基于前列腺MR图像的癌症诊断系统。该系统能够实现对前列腺MR图像的加载预览、病人信息管理、图像预处理、病灶分类与模型训练等功能。
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