9篇关于肝脏肿瘤分割的计算机毕业论文

今天分享的是关于肝脏肿瘤分割的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到肝脏肿瘤分割等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像分割算法研究

这是一篇关于CT图像,深度学习,医学图像处理,肝脏肿瘤分割,注意力机制的论文, 主要内容为肝脏是人体组织结构中极其重要的器官,主要负责消化、代谢等功能。肝脏肿瘤是指肝脏器官上的异常肿瘤病变,对人体危害极大。利用电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术,可以准确地识别出肝脏及其相关的疾病,为临床提供了一种高效的检测手段,从而为患者提供了更加准确的医学信息,从而发挥出它的最大的临床价值。但是由于肝脏以及肝脏肿瘤成像复杂,具有位置多变、样本个体差异性大、边界模糊以及对比度低等特性,因此临床实践中对CT图像中肝脏和肝脏肿瘤进行精确分割非常具有挑战性。本论文基于深度学习提出肝脏和肝脏肿瘤CT图像分割方法来解决上述难点。本论文的主要工作如下:第一,提出了一种基于CNN和Transformer融合的肝脏分割模型Res Trans Unet。该模型基于U-Net的编码解码结构,在编码结构使用双路径同时提取有效特征,通过特殊设计的特征增强单元在双路径的每一层不断地用Transformer提取到的全局特征去反馈增强CNN提取的特征。通过消融实验和对比实验进行验证分析,实验结果表明提出的模型能够准确地分割肝脏,同时相较于其他模型可以较好地解决了边界欠分割等问题。第二,提出了一种基于多尺度特征融合与注意力机制相结合的肝脏肿瘤分割模型RMAU-Net。该模型在U-Net的基础上进行改进创新,设计了基于残差和通道注意力机制的Res-SE-Block模块和基于多尺度特征与空间通道注意力机制相结合的MAB模块。经过实验结果证明,RMAU-Net模型在与其他先进模型对比有一定的精度提升,并且能在一定程度上解决小肿瘤分割困难的问题。第三,设计并开发基于Py Qt5的肝脏和肝脏肿瘤自动分割系统。本系统主要开发语言为Python编程语言,基于Py Qt5框架进行开发搭建。本系统实现的功能有CT图像加载显示、图像处理显示、肝脏分割及肝脏肿瘤分割等功能,同时具有良好的运行状态和稳定性,操作简单效率高,能够在临床实践中辅助医生进行诊断和治疗。

基于改进U-Net的肝脏CT影像分割方法研究

这是一篇关于深度学习,U-Net,CT图像,肝脏肿瘤分割,注意力机制的论文, 主要内容为肝癌是全球最普遍的癌症之一,严重危害着人们的生命和健康,早期的筛查和治疗可以有效降低癌症的发病率和病死率。当前,检查肝脏肿瘤最常用的方式是计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)。对于治疗肿瘤,最主要的手段有肿瘤切除、介入治疗和放射治疗。术前详尽地获知肿瘤的数目和尺寸等信息,对于手术方案的科学制定意义重大。因此,在进行肝脏肿瘤治疗之前确保其精准分割至关重要。目前肝脏肿瘤的分割存在多个难点:肝脏邻近区域分布着许多器官和血管;肝脏肿瘤的位置、大小和形状非常复杂,边界也不清晰且灰度不均匀。在医疗诊断中,人工分割需要投入大量时间和精力,且结果也许不一致。半自动分割方法需要人工干预,其效果会受个人经验和主观性的影响。当前,在医学图像分割领域已广泛使用深度学习技术,本文基于U-Net网络框架进行研究。针对传统U-Net网络信息提取不充分、分割精度低等问题,提出了基于改进U-Net的肝脏分割方法。首先,在U-Net编码阶段使用混合空洞卷积替换原有卷积块,扩大感受野、提取更多的上下文信息;在解码阶段采用密集上采样卷积,捕获和解码更详细的信息;引入残差模块,加速模型的训练并防止网络退化。其次,在每个跳跃连接之间加入注意力机制(CBAM),使模型重点关注感兴趣区域的特征信息,并结合Focal Tversky损失函数以改善类不平衡问题。通过Li TS2017数据集的实验表明,相较于传统U-Net,所提方法在肝脏分割中Dice指标提升了3.56%,召回率提升了3.71%,精确率提升了2.76%。针对CT图像中小尺寸肝脏肿瘤区域的特征学习,提出了基于改进UNet3+的肝脏肿瘤分割方法:在UNet3+的编码阶段引入感受野模块,增强特征提取能力;在解码阶段使用数据相关型上采样(DUpsampling)代替原始上采样方式,恢复更精细的图像特征信息;在跳跃连接之间加入规范化注意力机制(NAM),使模型重点关注目标区域的特征,抑制冗余特征;最后使用交叉熵和Dice结合的混合损失函数,改善类别不均衡问题,提升网络的收敛性能。通过Li TS2017数据集的实验表明,相较于原始UNet3+,所提方法在肝脏肿瘤分割中Dice指标提升了4.05%,召回率提升了2.83%,精确率提升了3.92%。

基于Transformer的肝脏肿瘤分割算法研究

这是一篇关于肝脏肿瘤分割,UNet,Transformer机制,上下文Bridge,上下文先验层的论文, 主要内容为肝癌是世界范围内最常见的恶性肿瘤之一,严重威胁着人类的生命健康,从计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)中精确分割出肝脏肿瘤对后期的临床诊断具有重要的意义。随着深度学习的迅猛发展,医学图像分割取得了很大的进展。肝脏CT图像中的肿瘤位置随机、形态多样、大小不一,且肝脏与周围正常组织器官、肿瘤与肝脏正常组织之间的对比度较低,造成肿瘤边界模糊,受这些因素的制约,现有的很多分割方法存在分割不足、分割过度和小尺度肿瘤漏检等问题,肝脏肿瘤的精确分割仍旧是一项极具挑战的任务。本文针对上述问题开展以下研究:(1)针对肝脏肿瘤分割任务中的边界模糊、小尺度肿瘤漏检问题,基于Transformer机制提出一种肝脏肿瘤分割网络—BBTUNet(Boundary Bridge Transformer UNet)。首先,基于Transformer机制重新设计了UNet的跳跃连接结构,有效弥补了UNet网络结构长依赖性上下文特征提取的不足。其次,引入可分离的空洞卷积提出BFFN(Bridge Feedforward Neural Network)模块,融合多尺度感受野的特征,细化肝脏肿瘤的边界。最后,在3DIRCADB数据集上进行实验测试,结果表明Dice、IOU、Acc、Sen和Spe五种评价指标分别达到82.1%、74.8%、96.4%、78.7%和96.1%,与原始UNet网络相比分别提升了10.9%、6.8%、4.6%、8.4%和5%,有效提升了肝脏肿瘤的分割性能,解决了过度分割和分割不足问题。(2)针对肝脏肿瘤位置随机、多尺度问题,在基于Transformer上下文Bridge的网络上进一步深入研究,提出一种融合上下文先验和交叉注意力的肝脏肿瘤分割网络—CPTCA-Net(Context-prior Transformer Cross-attention-Net)。首先,在编码器阶段添加上下文先验层,将编码器的多尺度特征有效聚合,通过亲和力损失监督获取丰富的类内和类间上下文,得到上下文先验图,将其嵌入到跳跃连接结构中,引导感兴趣区域特征的有效传递;其次,利用高效的Transformer机制构建交叉注意力,重新构建跳跃连接结构,交叉关注编码器与解码器的深层和浅层特征,获得多层级语义特征,缩小编码器与解码器的语义差别,提升网络的分割性能。最后在3DIRCADB数据集上进行肝脏肿瘤分割实验,实验结果表明,提出的CPTCA-Net网络在Dice、IOU、Acc、Sen、Spe五种评价指标分别达到83.2%、75.3%、97.1%、79%和96.7%,与原始UNet网络相比分别提升了12%、7.3%、5.3%、8.7%和5.6%,有效提高了肝脏肿瘤的分割精度。

基于改进U-Net的肝脏CT影像分割方法研究

基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像分割研究

这是一篇关于深度学习,肝脏肿瘤分割,3D U-Net,多尺度特征融合,注意力机制,深度监督的论文, 主要内容为发生在肝脏部位的肿瘤病变具有较高的致死率,及早从腹部CT图像中分割出肝脏和肝脏肿瘤是辅助医生对患者进行诊疗的关键。然而,人工分割耗时长,效率低;且CT图像具有对比度低、器官组织间灰度值较为相似和肝脏肿瘤形状大小多变等特点,使得快速准确分割出肝脏和肝脏肿瘤仍是一项挑战性的任务。随着深度学习技术在计算机视觉任务中表现优异,在医学图像分割领域得到广泛研究与应用。因此,本文使用深度学习技术来实现肝脏和肝脏肿瘤的高效自动分割,主要研究内容如下:(1)腹部CT图像中肝脏区域的分割。针对CT图像中肝脏与相邻器官组织的灰度值较为相似,使得一些微小的细节特征不易被关注等问题,提出一种基于多尺度语义特征和注意力机制的肝脏分割网络(Mutil-scale Semantic Feature Attention-Net,MSFA-Net)。首先,在网络中使用空洞残差卷积(Dilated Residual Convolution,DRC)来捕获多尺度特征;其次,通过MSFA模块将特征提取层相邻的低级特征和高级特征与注意力机制相结合,来获取多尺度特征和关注重要特征;最后,在网络解码器各层通过深度监督(Deep Supervise,DS)增强特征传输。实验表明,该网络可有效关注不同尺度的关键特征,获得较为精确的分割结果。(2)腹部CT图像中肝脏肿瘤区域的分割。针对肝脏肿瘤在CT图像中占比小,结构复杂,以及与正常组织对比度较低的问题,提出一种基于级联结构和特征融合的肝脏肿瘤分割网络(Feature Fusion W-Net,FFW-Net)。首先,该网络采用级联两个3D U-Net的结构来提高信息提取能力,并使用侧输出特征融合注意(Side-output Feature Fusion Attention,SFFA)模块将不同层次的特征融合,结合注意力机制关注重要信息;然后,使用空洞空间金字塔池化注意(ASPP Attention,ASPPA)模块提取多尺度语义特征;最后,通过改进的深度监督模块(DS)将这些特征充分融合以提高模型的分割性能。实验表明,与同类型的其他方法相比,该网络获得较好的分割结果。(3)肝脏肿瘤CT图像分割系统。系统基于前两个研究内容,使用Python编程语言、B/S架构、Vue前端技术和Flask后端技术来实现,便于医生用于肝脏和肝脏肿瘤的分割预测。系统为用户提供了从患者腹部CT图像中自动分割出肝脏和肝脏肿瘤的功能,并实现了分割结果的可视化。

基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像分割研究

基于改进U-Net模型的CT肝脏图像分割方法研究

这是一篇关于肝脏肿瘤分割,三维U-Net,多尺度特征,注意力机制,深度监督的论文, 主要内容为肝癌作为死亡率较高的癌症之一,如果能够早期发现并进行精准治疗,可以提高治愈率和生存率。从腹部CT图像中精确地分割肝脏及肝脏肿瘤区域,对于肝脏疾病诊断、医学图像三维重建和手术引导具有重要意义。然而,肝脏和肝脏肿瘤具有形态多样、边界模糊、与周围组织器官对比度低等特点,使得肝脏及肝脏肿瘤分割任务仍具有挑战性。因此,本文使用改进的三维U-Net模型来实现肝脏及肝脏肿瘤的精确分割,主要研究内容如下:(1)针对腹部CT图像和肝脏器官的特点,以及三维U-Net自身结构的局限性,提出基于多尺度特征和注意力机制的多尺度级联特征注意网络MCFA-UNet。设计多尺度级联特征注意模块替换原始编码器,通过连续卷积提取多尺度特征,并使用注意力机制获取级联多尺度特征的通道和空间关联性,减少级联多尺度特征信息冗余,使网络能够充分学习体积数据中有用的空间信息和多尺度信息;其次,在跳跃连接过程中引入注意门控模块,通过基于网格的自注意方法突出显著特征,减少跳跃连接中不同层次编解码器之间的语义差距;最后设计深度监督模块,利用不同解码器的输出特征,优化网络分割效果。实验结果表明,该分割网络能够有效分割腹部CT图像中的肝脏区域。(2)针对传统U-Net结构无法充分提取和融合体积数据中丰富的上下文信息,以及跳跃连接传输过程简单的缺陷,提出基于多尺度特征融合和多级特征注意细化的肝脏肿瘤分割方法。设计多尺度特征融合模块,通过双层注意力对空洞卷积提取的多尺度特征进行动态调整和融合,有效地获取肝脏肿瘤的多尺度特征信息;其次,设计多级特征注意细化模块,将不同层级编码器的连接特征通过空间注意力的引导,优化跳跃连接传输过程,避免了低分辨率特征的重复传输。通过消融实验验证了所提方法的有效性,并与其他分割方法进行对比,证明所提方法能够实现对肝脏肿瘤的精确分割。(3)基于肝脏及肝脏肿瘤分割方法的研究,设计并实现肝脏肿瘤图像自动分割可视化系统。该系统具备上传加载、图像预处理、图像分割和显示交互等功能,能够完成对腹部CT图像中肝脏和肝脏肿瘤的精确分割。可视化分割结果辅助医生观察分析CT图像中肝脏肿瘤发展情况,减少诊断耗时,提高工作效率。

基于U-Net网络的肝脏及其肿瘤CT图像分割方法的研究

这是一篇关于肝脏肿瘤分割,U-Net,残差模块,空洞卷积,注意力机制的论文, 主要内容为肝癌是全世界发病率和死亡率极高的恶性肿瘤,严重威胁着人们的身体健康,通过早期的筛查和治疗可以有效地减少癌症的发病率和死亡率。医生获取病人腹部CT图像后,要进一步判断肝脏肿瘤的位置、大小、体积等信息,需要将图像中肝脏肿瘤区域标注出来,然而手工分割需要耗费大量的时间和精力。为了提升肝脏肿瘤分割的精准度和效率,本文提出了基于U-Net网络的肝脏及其肿瘤CT图像分割方法的研究。(1)针对传统的基于灰度、边缘、纹理分割方法的缺点,本文提出了基于改进的2D U-Net网络的肝脏及其肿瘤图像分割方法,将2D U-Net网络作为基础网络,在网络的卷积层加入了残差学习模块,防止网络训练过程中出现过拟合;针对肝脏肿瘤在CT图像中占比较小,损失函数容易陷入局部最小值的问题,将交叉熵损失函数和Dice损失函数组成混合损失函数,有效地解决了网络训练过程中出现类别不均衡问题。(2)针对2D U-Net网络没有学习到图像空间信息的问题,本文提出了 3D U-Net网络。为了防止网络训练过程中出现梯度消失,提升网络的收敛性能,引进了残差模块,同时引进空间位置注意力机制和通道注意力机制,将空间维度与通道维度的语义信息进行关联建模,将图像的全局特征和局部特征相联合,增强特征的表达能力。(3)针对3D U-Net网络进行肝脏及其肿瘤分割计算量很大,储存需求高,端到端的训练受到GPU内存和数据大小限制的问题,提出了 2.5D U-Net网络。本文在网络的编码层和解码层之间引入空洞卷积,减少了特征损失,增大了肝脏及其肿瘤的视野感知域,提高肝脏及其肿瘤图像检测和分类的精度,同时引入空间位置注意力机制和通道注意力机制,增强特征的表达能力。运用改进的U-Net网络进行肝脏及其肿瘤的分割,实验结果表明,改进后的网络模型具有较好的优化效果,能够将肝脏及其肿瘤从腹部CT图像中精确分割,具有一定的临床参考价值。