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医学职称论文
医学职称论文范文一：基于半监督深度学习的白内障手术图像语义分割
微创手术如显微镜手术或内窥镜手术能够提升手术精度和安全性,是现代外科的发展趋势之一。手术机器人可以帮助医生实现高难度精准手术。手术图像的自动分析可以为医生提供丰富的上下文信息,如判断手术的阶段,识别手术高风险区域等,其中语义分割可以提供手术器械和解剖器官的类别与位置信息,为医生安全手术操作提供直观提示。由于有监督深度学习性能的优越性,深度学习语义分割已经现在成为手术图像分割的主流方法。外科手术的数量巨大,全世界每年开展2.5～3亿台手术,但是由于手术种类多,手术时间长,标注不同种类的全手术过程图像人力耗费巨大,难以实现大量手术图像的人工标注;传统的全监督模型分割精度较高,网络模型中包含大量参数,需要大量的标签数据用于训练;缺乏多种手术环境的图像,也会导致网络模型泛化能力不足。手术环境往往较为复杂并且存在诸多干扰因素:烟雾、血液、强光、运动伪影等,这些因素导致网络模型的性能变差,存在模型鲁棒性差的问题。本文提出了一种基于Deep Labv3+网络架构的半监督深度学习网络模型,有效避免了上述问题。本文的核心贡献是在Deep Labv3+网络架构上,基于域自适应原理,使用跨一致性原理训练并且使用多种扰动函数改造基线网络,网络主干由主编码器和主解码器,包含多个扰动函数的辅助解码器构成。在训练过程中,辅助解码器帮助提高主干网络的性能。该网络模型用于白内障手术图像语义分割任务,并且进行对比实验,调整扰动函数数目,以达到网络模型的最佳效果比例,在实验设置1中相比基线网络提高了1.71%,在实验设置2中更是提高了22.34%,提升效果明显。实验结果表明在网络模型的输出层而非输入层实施一致性原理的有效性。基于半监督深度学习理论,提出的网络模型和跨一致性训练方法简单灵活,可以简便地扩展以使用来自多个域的标签,提出网络具有较好的泛化性。提出网络有力地证实跨一致性原理在医学图像处理领域应用的有效性,所提出的网络具有较强的鲁棒性和较高的精度,达到了该领域分割精度的国际先进水平
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 图像分割算法应用概述
1.3 图像分割方法详述
1.4 国内深度学习网络模型外研究现状
1.4.1 完全监督深度学习
1.4.2 半监督深度学习
1.4.3 深度学习网络模型发展现状总结
1.5 本文的研究内容及结构安排
第2章 Deep Labv3+基线网络模型与跨一致性原理
2.1 引言
2.2 Deep Labv3+深度学习网络概述
2.2.1 引言
2.2.2 Deep Labv1网络架构
2.2.3 Deep Lab V3网络架构
2.2.4 Deep Labv3+网络架构
2.2.5 网络性能验证实验
2.3 网络模型算法应用
2.3.1 域自适应原理
2.3.2 数据增强算法
2.4 本章小结
第3章 基于Deep Labv3+网络架构的半监督深度学习网络模型
3.1 引言
3.2 方法介绍
3.2.1 聚类假设
3.2.2 跨一致性训练语义分割
3.3 网络模型损失函数
3.4 扰动函数
3.5 评估数据集和实验设置
3.5.1 数据集
3.5.2 实验细节
3.5.3 半监督设置
3.6 实验设置 1
3.7 实验设置 2
3.8 与先前工作的比较
3.9 本章小结
第4章 总结与展望
4.1 研究总结
4.2 研究展望
参考文献
致谢
[1]Comparative validation of multi-instance instrument segmentation in endoscopy: results of the ROBUST-MIS 2019 challenge[J] . Ro?Tobias,Reinke Annika,Full Peter M.Wagner Martin,Kenngott Hannes,Apitz Martin,HempeHellena,Mindroc Filimon Diana,Scholz Patrick,Tran Thuy Nuong,Bruno Pierangela,Arbelaez Pablo,Bian Gui Bin,Bodenstedt Sebastian,Bolmgren Jon Lindstr?m,Bravo Sanchez Laura,Chen Hua Bin,Gonzalez Cristina,Maier Hein Lena. Medical lmage Analysis . 2020 (prep)
[2]DeepLab: Semantic lmage Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs.[] . Chen Liang-Chieh,Papandreou George,Kokkinos lasonas,Murphy Kevin,Yuille Alan L. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence . 2018 (4)
医学职称论文范文二：基于半监督生成对抗策略的医学影像分割算法
医学影像分割是计算机辅助诊断的重要步骤之一。相比于传统的手动分割,基于深度学习的自动化分割方法能够精准快速的获取病变特征信息,不仅能够减少医师的工作压力,而且能够有效提升临床诊断效率。然而深度学习方法也存在诸多的问题和挑战。深度学习模型对数据具有依赖性,而由于高质量的医学影像数据采集比较困难,手动据标注过程极其耗时,医师主观判断容易受影响等等原因,现有的标准化数据集数量较少,无法较好的满足深度学习模型的训练需求。针对上述问题,本硕士课题主要完成了如下工作:1.本文提出了一种形状感知U-net网络模型,该网络中具有形状感知模块和形状感知金字塔池化模块,形状感知模块能够有效提取影像数据中的特征信息,并且减少不相关区域的干扰,形状感知金字塔池化模块可以更好地处理病变区域边界混淆问题。在脊髓型颈椎病病变分割实验中,该模型取得了比现有分割网络更好的性能表现。2.本文提出了一种一致性感知生成对抗网络。模型中新提出的相似性连接模块,能够利用注意力机制操作捕获病变区域之间的依赖关系,提升模型的分割精度。该模型中的辅助判别器,能够激励判别器学习有效特征,解决判别器在训练中的特征遗忘性问题。模型中采用了一种一致性变换策略,该策略充分利用数据的自监督信息,并鼓励分割网络对无标注数据做出一致的预测,同时利用设计的损失函数,提高模型半监督分割性能。在开源脑卒中病变数据集评估了所提出的方法,该模型对比其他先进方法取得较好的分割性能。在半监督分割实验中,该模型仅使用五分之二的标注数据,取得了与U-net相似的分割性能表现。
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 深度学习及其在医学领域应用的研究
1.2.2 基于深度学习的医学影像分割研究
1.2.3 生成对抗网络及其在医学影像分割领域应用的研究
1.3 本文工作与贡献
1.4 本文组织结构
第2章 深度学习理论知识与算法基础
2.1 深度神经网络
2.1.1 深度神经网络结构
2.1.2 反向传播算法
2.2 卷积神经网络
2.2.1 卷积神经网络的基本结构
2.2.2 U-net网络的基本结构
2.3 生成对抗网络
2.3.1 生成对抗网络的理论基础
2.3.2 经典生成对抗模型的总结
2.4 本章小结
第3章 基于形状感知U-net网络的CSM分割模型
3.1 引言
3.2 基于形状感知U-net网络
3.2.1 形状感知模块
3.2.2 形状感知金字塔池化模块
3.2.3 模型训练与损失函数
3.3 实验结果与分析
3.3.1 数据集与预处理
3.3.2 实验环境配置与实验评价方法
3.3.3 形状感知模块和形状感知金字塔池化模块的消融实验分析
3.3.4 形状感知U-net分割模型与先进方法的对比实验分析
3.4 本章小结
第4章 基于一致性感知生成对抗网络的脑卒中病变分割模型
4.1 引言
4.2 一致性感知生成对抗网络模型
4.2.1 相似性连接模块
4.2.2 辅助判别器与判别器
4.2.3 一致性变换策略与模型训练损失函数
4.3 实验结果与分析
4.3.1 数据集与预处理
4.3.2 实验环境配置与实验评价方法
4.3.3 相似性连接模块消融实验分析
4.3.4 辅助判别器消融实验分析
4.3.5 一致性感知生成对抗网络分割模型与先进方法的对比实验
4.3.6 半监督性能分析
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
[1]深度学习算法在医学影像学中的应用及研究进展[J].窦瑞欣.中国医学计算机成像杂志.2018(05)
医学职称论文范文三：边界稳定性约束下基于灰度和几何空间类不确定性的多目标局部阈值分割算法
随着群众生活水平的日益提高,大众对健康生活的需求也愈发增长。如今,医学图像分割已经成为医疗健康领域的重要研究方向之一,其分割效果的优劣对医疗诊断、科学研究等环节有重要影响。然而,医学图像分割不同于传统图像分割,受限于成像原理与生物特性,医学图像往往具有灰度分布不均匀、噪声大、边界模糊等问题,传统的分割方法往往难以在复杂的医学图像样本中取得良好的结果。医学图像分割应用场景的特殊性决定了分割精度的关键性和重要性,传统方法难以精确分割,而人工手动分割的方法效率远不能满足需求,如何高效精准地分割医学图像是一个具有挑战性的课题。近年来,随着人工智能技术的发展,基于深度学习的医学图像分割方法层出不穷,但是这类方法需要大量样本训练且耗费时间。与此对比,基于阈值的分割方法操作简便,效率高,不需要训练样本,因此广受科研人员青睐。本文围绕复杂样本条件下图像灰度信息与空间信息融合的阈值分割方法以及局部阈值分割框架进行了研究,主要工作分为以下部分:（1）基于传统类不确定性理论进行扩展,提出边界不稳定性理论与基于上下文的信息熵理论,在此基础上构造出空间类不确定性概念与分层梯度概念,最终构建区域得分函数以实现分割。即融合图像灰度信息与空间位置信息提出新的阈值分割度量。该方法简称为MSSS（The Maximization of Spatial Class Uncertainty-and Stratified Gradient-based Score method）,实验证明该方法相较于传统方法,对噪声、灰度分布不均匀、边界模糊等干扰的鲁棒性更好,分割结果效果更优。（2）为了解决全局阈值方法无法处理复杂图像的情况,提出了基于类不确定性与交替优化方法局部阈值分割框架。该框架通过选取图像中基点,并利用距离变换扩散局部区域,将图像划分为不同区域,然后通过交替优化算法进一步优化局部区域的选取,最终对各个局部区域进行分割。由于传统局部阈值方法往往人为定义区域选取逻辑,所以分割结果中会存在噪声或连续性差等问题,本文方法利用基点与距离变换让区域自由扩散,避免了这一问题。将本文方法与其他优秀方法在多个公共数据集和真实数据实验中对比后可得,本文方法在准确性、时间复杂度和实验重复稳定性等方面具有良好的性能。
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1. 课题研究背景与意义
1.2. 国内外研究现状
1.2.1. 基于阈值的医学图像分割方法研究现状
1.2.2. 基于空间信息的医学图像分割方法研究现状
1.2.3. 其他分割方法
1.2.4. 现有方法的不足
1.3. 论文主要研究工作
1.4. 论文结构安排
第2章 相关理论介绍
2.1 医学图像阈值分割定义
2.2 基于灰度的类不确定性理论
2.3 区域均匀性理论
2.4 距离变换与模糊距离变换
2.5 小结
第3章 基于空间类不确定性的医学图像阈值分割
3.1 概述
3.2 边界不稳定性
3.3 基于上下文的信息熵
3.4 区域得分函数
3.4.1 空间类不确定性
3.4.2 分层梯度
3.4.3 得分函数
3.5 实验分析
3.5.1 实验设置
3.5.2 脑部MRI图单阈值分割实验结果及分析
3.5.3 脑部MRI图多目标分割实验结果及分析
3.5.4 肺部CT分割实验结果及分析
3.6 小结
第4章 基于距离变换的局部阈值分割框架
4.1 概述
4.2 早期部分工作
4.3 基点坐标选取
4.4 基于能量函数加权距离变换
4.5 交替优化算法
4.6 算法流程图
4.7 实验分析
4.7.1 实验设置
4.7.2 MSSS法与局部分割框架实验结果及分析
4.7.3 算法对灰度分布不均干扰鲁棒性实验结果及分析
4.7.4 算法对噪声干扰鲁棒性实验结果及分析
4.8 小结
第5章 总结与展望
参考文献
致谢
[1]模糊隶属度加权的KFCM脑MRI的组织分割方法[J].赵海峰,陈书海．计算机辅助设计与图形学学报.2018(11)
[2]基于图像分块的局部阈值二值化方法[J].张洁玉.计算机应用.2017(03)
[3]结合距离变换与边缘梯度的分水岭血细胞分割[J.缪慧司.梁光明.刘任任.,丁建文.中国图象图形学报.2016(02)
[4]三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法[J].申铉京,龙建武,陈海鹏,魏巍．电子学报.2011(05)
[5]复杂环境下的军用机场跑道识别算法研究[J].郭立斌,罗三定,曾涛．遥感信息. 2008(02)
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