【摘 要】
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手部医学图像作为医生临床诊断手部疾病的重要依据,也是实现计算机辅助诊断的重要数据来源。伴随神经网络技术的日趋成熟,利用卷积神经网络深度挖掘图像信息,通过目标对象多级特征的掌握,为训练出精确高效的医疗图像自动分割与标注的多任务模型提供了新途径。为获得手部骨骼结构的自动分割与标注模型,本文的研究内容如下:（1）选用了常用于医学图像二分类分割任务的U-Net算法,进行了手部骨骼结构的多类别自动分割模型训
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手部医学图像作为医生临床诊断手部疾病的重要依据,也是实现计算机辅助诊断的重要数据来源。伴随神经网络技术的日趋成熟,利用卷积神经网络深度挖掘图像信息,通过目标对象多级特征的掌握,为训练出精确高效的医疗图像自动分割与标注的多任务模型提供了新途径。为获得手部骨骼结构的自动分割与标注模型,本文的研究内容如下:（1）选用了常用于医学图像二分类分割任务的U-Net算法,进行了手部骨骼结构的多类别自动分割模型训练。加入批量标准化层提高训练效率,减小特征提取误差,利用Relu函数作为激活函数实现多类别分割,最终得到了87.35%手骨分割准确率,但存在腕骨骨骼边缘分割模糊的问题。（2）将在自然图像处理中表现优异的Mask R-CNN算法应用于手部骨骼结构的医学图像自动分割与标注任务中,并对训练过程中出现的问题进行改进。在初始的Res Net网络中引入bottleneck结构作为特征提取的主干网络,实现网络特征提取能力的优化;将分类损失函数由Softmax Loss更换为Arcface Loss,以增加类间特征差异,提高目标分类的精度。通过实验,改进后的Mask R-CNN在手部骨骼结构自动分割与标注实验中表现的更加高效精准,最高m AP值可达到96.84%,高于原始Mask R-CNN的模型训练精度。且改进后的Mask R-CNN能更完整的保留骨骼边缘特征,其手骨分割效果优于U-Net的模型分割效果。通过手部骨骼自动分割与标注模型的获得,可为计算机辅助诊断系统对正常手部骨骼的识别分割提供技术支持,同时代替医生完成正常手部骨骼的标注工作,提高标注效率,推动深度学习技术与“精准医疗”研究相结合。
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