分享6篇关于医学图像配准的计算机专业论文

今天分享的是关于医学图像配准的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到医学图像配准等主题,本文能够帮助到你

基于U-Net的脑部磁共振图像配准算法研究

这是一篇关于医学图像配准,特征提取,注意力机制,Transformer,图卷积的论文, 主要内容为医学图像配准在临床诊断、治疗中发挥着重要作用。随着现代计算机硬件的飞速发展,基于深度学习的医学图像配准方法速度大幅提升。然而,由于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)感受野受限,导致基于CNN的配准模型难以应对内容复杂且存在较大变形的3D脑部磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)配准任务。此外,配准结果中不真实的交叉折叠现象导致其性能难以达到临床应用的要求。针对上述问题,本文以3D脑部MRI为研究对象,设计特征提取算法和目标函数对模型进行优化,并在公开数据集中对优化后模型的配准性能进行验证。本文研究工作如下:(1)针对基于CNN的配准模型感受野受限,提出基于注意力机制的配准模型—DAU-Net。通过使用多尺度注意力来增大网络的感受野,进而提取到丰富的全局特征表示。通过使用通道注意力机制促进U-Net编解码结构对应层间的信息交互,以增强网络的非线性映射能力。此外,重新设计目标函数以增加变形场的平滑性。实验结果表明,DAU-Net能够有效提升模型的配准性能。(2)针对模型特征提取能力有限和配准结果中存在不真实的交叉折叠现象,提出基于Transformer的配准模型—Trans DIR。通过设计基于Transformer的下采样模块搭建编码器提取数据中的长距离依赖特征,使用注意力上采样模块增强网络对图像中关键解剖区域的关注度,抑制无关背景区域的干扰,从而提取到数据中的关键特征表示。此外,通过设计具有雅可比行列式相关计算的反折叠优化正则项来消除配准结果中的交叉折叠现象。实验结果显示,Trans DIR的评价指标均有明显改善。(3)针对特征图中噪声对Transformer提取长距离依赖特征的干扰,提出基于图卷积Transformer的配准模型—Graformer DIR。通过使用图卷积层的邻接矩阵屏蔽不存在的点和假连接对特征提取的干扰,从而使网络提取到真实有效的长距离依赖特征,进而获得数据中的关键特征表示。实验结果表明,Graformer DIR能有效的增大网络的感受野,从而提升网络的配准性能。

基于U-Net的医学图像非刚性配准算法研究

这是一篇关于医学图像配准,对抗学习策略,U-Net,深度学习,医学图像分析的论文, 主要内容为医学图像配准是医学图像分析中的一项关键技术。传统配准方法通常应用迭代式的梯度下降法,配准速度缓慢。基于深度学习的方法在精度和时间上均优于传统的方法。但基于监督学习的配准方法需要大量训练样本的标签信息,而医学图像的标签信息通常难以获取。因此,学者们致力于以无监督学习方式训练配准网络。目前,医学图像分析中大都使用U-Net作为骨干网络,虽然基于U-Net的配准方法能够取得较好的配准效果,但仍存在网络模型处理复杂形变的学习能力不足、没有充分利用多尺度上下文信息、连续下采样操作导致部分特征信息的丢失以及泛化性能较差等问题。针对上述问题,本文以2D胸部图像和3D脑部图像为研究对象,重点研究基于U-Net的非刚性医学图像配准方法,主要工作概况如下:(1)针对现有配准算法存在网络模型对复杂形变的学习能力不足以及没有充分利用多尺度上下文信息的问题,本文设计了一种基于可变形卷积和多尺度特征聚焦的非刚性图像配准算法。该算法首先使用残差可变形卷积模块替换U-Net在编码阶段的标准卷积层,有助于配准网络学习具有自适应空间结构信息的卷积核,进而增强网络模型的特征表达能力。其次,采用卷积层替代下采样操作的池化层,以减少空间结构信息的丢失。再次,在配准网络的中间桥接层引入多尺度特征聚焦模块,并通过注意力机制学习通道间的相关性,使配准网络自适应关注局部形变较大的区域。最后,在2D胸部数据集上进行了对比和消融实验。实验结果表明,本文算法优于其他主流算法,可以实现最佳的配准精度。(2)针对现有配准算法的配准精度不理想以及泛化性能低下等问题,本文提出了一种基于改进U-Net和对抗学习的非刚性图像配准算法。该算法以原有U-Net为基础进行改进,首先在编码阶段引入一种基于并行卷积路径的多尺度特征提取模块,该模块采用不同大小的感受野获取更丰富的语义信息,从而增强网络对目标形状的学习能力。同时,在解码阶段采用全尺度跳跃连接结构,将不同尺度的低级细节信息与高级语义信息结合起来,进而弥补在特征提取时丢失的部分特征信息。此外,本文算法在训练过程中采用对抗学习策略,在配准模型上添加一个判别网络,以便在目标损失函数中引入一个对抗约束项,进而促进配准模型生成更加精确的形变场。为了验证所提算法的有效性,在3D脑部数据集上进行训练、验证和泛化测试。实验结果表明,本文算法可以有效地提升配准精度,且具有良好的泛化性能。

基于深度学习的多模态脑部图像配准算法研究

这是一篇关于医学图像配准,特征提取,反向教学,边界增强网络的论文, 主要内容为多模态脑部图像的精确配准能够对脑部解剖结构图像和脑部功能图像进行对齐,从而获得更加全面和准确的信息。这有助于医生更好地理解脑部疾病的发展和变化过程,并为患者提供更加精准的诊断和治疗方案。多模态医学图像配准在阿尔兹海默症(Alzheimer Disease)和脑胶质瘤(Brain Glioma)等脑部疾病的预防、诊断和治疗中发挥重要作用。脑部MRI影像在实际的诊断过程中通常具有T1、T2和Flair等多种模态,其中T1加权图像有利于脑部解剖结构的清晰呈现,T2加权图像则可揭示脑部组织的病变情况,通过将T1加权图像和T2加权图像两种模态结合,可以提高脑部解剖结构和异常病灶的空间定位精度,帮助医生更准确地评估病变的大小、位置和形态。近年来,通过将深度学习技术引入医学图像配准领域,在一定程度上提高了配准的速度和准确性,但仍面临一些问题和困难。例如图像边界信息缺失会导致训练产生配准误差。此外,配准结果中不真实的交叉折叠现象导致模型性能无法满足临床诊断需求。针对上述问题,本文以2D脑部T1加权图像和T2加权图像为研究对象,设计全新的模型结构和损失函数对模型进行优化,并在公开数据集上对优化后的模型配准性能进行验证。本文工作如下:(1)针对图像边界信息缺失导致产生配准误差的问题,提出了一种基于边界信息增强的双约束多模态脑部图像配准模型—BIE-Net。首先在BIE-Net预训练模型中引入边界增强网络弥补T1加权图像边界信息缺失,减少由于边界信息缺失产生的配准误差。其次设计新的损失函数减少变形场折叠点的数量,降低图像的预测误差。实验结果表明,与Voxel Morph等先进方法相比,BIE-Net能够有效地弥补T1加权图像边界信息缺失并降低变形场折叠点数量,提升模型的配准性能。(2)经典的基于深度学习的模型训练需要足够的数据支持,当只有少量数据时模型容易出现过拟合和泛化差等问题。针对上述问题提出了一个基于小样本学习的多模态医学图像配准模型—Reverse-Net。首先设计了反向教学网络,利用变形场产生额外的训练数据,从而反向传递给网络更多的结构知识,提升模型提取特征的能力。此外引入多个联合损失函数,提高配准的准确性和网络训练的稳定性。实验结果表明,ReverseNet可以在不影响模型性能的情况下,降低使用分割标签的数量,提高模型特征提取的能力,进而提高模型的配准精度。

基于U-Net的医学图像非刚性配准算法研究

基于深度学习的前列腺图像配准研究

这是一篇关于前列腺癌,医学图像配准,无监督学习,深度神经网络的论文, 主要内容为前列腺癌一直以来都是危害男性健康的一大隐患,随着医学技术的进步,前列腺癌的检出率进一步提高。目前临床上诊断前列腺癌最好的方法是利用多参数的磁共振(MR)成像技术,能够清晰的对前列腺区域进行观察,判断是否存在病灶以及病灶的位置和大小。将患者术前不同时期得到的MR图像进行融合,可以进一步分析病灶的变化情况,有助于医生判断前列腺癌是否转移或病变。前列腺MR图像的融合过程也叫配准过程,配准的程度越高将越有助于医生对于病灶的判断。医学图像配准是医学图像处理领域的热点和难点问题,具有重要的临床应用价值。图像配准可以融合单模态或多模态医学的图像以便医生从不同角度观察病灶和结构,可以配准不同时刻采集的图像并对病灶和器官的变化情况进行定量分析,还可以在手术计划中精确定位病灶位置使得手术计划准确可靠。传统的医学图像配准方法配准的速度较慢,已无法满足临床上的需求。近年来深度学习方法飞速发展,在医学图像配准中也取得了令人惊喜的结果。本文针对前列腺癌目前的诊断现状提出了基于无监督深度学习的前列腺MR图像配准方法,旨在将患者在不同时刻采集到的MR图像进行融合,从而分析病灶术前和术后的变化,更好地为医生提供接下来的治疗手段和定制相应的康复疗程。本文针对深度学习训练中医学图像数据量少的问题,使用了仿射变换的方法对前列腺MR图像进行了数据扩增,使得网络能够学习到更好的模型。其次还利用仿射变换的方法对图像进行了预配准,对浮动图像到固定图像的空间位置进行位移变换,使浮动图像更加接近于固定图像,得到一个粗配准的图像,得到的粗配准图像输入后续的神经网络中将可以提高配准的效率。为提高配准精度,本文提出了三输入的无监督医学图像配准框架TU-net(Triple-input-Unsupervised Neural Network)。配准框架中含有两个卷积神经网络(CNN),CNN结构是在U-net的基础上改进而来,网络输入为一张固定图像和两张浮动图像,固定图像分别与两张浮动图像组成一个图像对输入到CNN中,每个CNN网络预测一个位移形变场,通过对两个形变场的约束优化得到最佳形变场,得到最佳配准图像。三输入的网络框架可以使网络学习到更多的图像特征,提高网络的学习能力;针对配准网络中对形变场约束不足的问题,添加了形变强化损失函数,该损失函数可以更好的对形变场进行约束,使变换后的浮动图像更加接近于固定图像,提高配准精度。