【摘 要】
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近年来,医学影像分析在肝脏疾病诊断中发挥着越来越重要的作用,其作为医学影像的一个重要分支,在影像处理、病理分析、临床诊断、手术规划和计算机辅助诊断等方面具有广泛的研究价值。为提高肝脏影像识别的效率,本文将显著性算法和医学图像识别技术相结合,并对不同类别肝脏检测展开了研究,具体研究内容如下:针对临床上肝脏肿瘤个体差异较大、与周围临近组织灰度对比度低等问题。本文提出一种基于注意力模块的双通道重校准机制
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近年来,医学影像分析在肝脏疾病诊断中发挥着越来越重要的作用,其作为医学影像的一个重要分支,在影像处理、病理分析、临床诊断、手术规划和计算机辅助诊断等方面具有广泛的研究价值。为提高肝脏影像识别的效率,本文将显著性算法和医学图像识别技术相结合,并对不同类别肝脏检测展开了研究,具体研究内容如下:针对临床上肝脏肿瘤个体差异较大、与周围临近组织灰度对比度低等问题。本文提出一种基于注意力模块的双通道重校准机制,首先对不同通道实施特征重标定策略,并赋予其新的特征权重。然后将其嵌入到Inception ResNet V2模型,进而凸显有效特征,弱化无效特征,丰富图像的全局特征和细节信息。针对目前医疗成像设备均为三维立体成像,医疗影像数据造成不必要浪费等问题。本文提出一种联合二维图像域和三维空间域的策略,首先对三维影像进行重排列处理,然后基于三维影像具备良好的时序性和鲁棒性等特点,设计出一种全新的TC3D结构,采用双卷积池化单元和非线性操作进行三维特征的提取,接着与嵌入双通道重校准机制的二维网络进行相同层级的融合,最后构建基于集成算法的XGBoost分类器用于肝脏影像的分类。针对肝脏影像切片冗余信息较多、各类器官组织易于混淆等问题。本文提出一种基于人眼视觉系统的目标区域自动化提取的算法。首先利用显著性检测算法ResNet＿UNet对图像的目标区域进行检测,并将ResNet结构作为显著性算法的编码结构,解码部分由卷积块、批处理操作及非线性函数组成。根据生成二值显著图,采用基于图割理论的Grabcut算法迭代收敛并精准定位到前景区域,将前景区域作为输入在多维网络上进行实验。本文采用双通道重校准机制强化有效平面特征,构建TC3D网络结构提取时序空间语义信息,并联合多维特征,将显著性算法与深度学习相结合,在不同数据集上均取得了良好的分类效果,证明了本文算法的优越性。
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