8篇关于MRI图像的计算机毕业论文

今天分享的是关于MRI图像的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到MRI图像等主题,本文能够帮助到你

基于深度注意力机制的医学图像分割技术研究

这是一篇关于深度学习,卷积神经网络,图像分割,注意力机制,MRI图像的论文, 主要内容为医学影像技术在近年来得到了飞速的发展和进步,这一技术的应用涵盖了医学诊断、治疗和研究等多个领域。在医学影像处理过程中,医学影像分割起着至关重要的作用,它可以有效地将图像中复杂的结构、功能、特征等信息清晰地划分开,从而为临床提供准确可靠的诊断。随着影像分辨率的不断提高,现代医学影像已经从传统的二维影像转变为三维影像,这使得对医学影像分割的要求更加严格和精细。U-Net网络是一种基于深度学习的医学影像分割方法,其具有网络拓扑结构简单、训练集数据要求小等优点,在医学图像分割领域得到了广泛的应用。然而,U-Net也存在一些问题,如分割结果的边缘损失、训练时间长、应用场景单一等。为了解决现存的这些问题,本文提出了两种基于深度学习和注意力机制的医学图像分割算法和一个智能检测系统,主要工作如下:(1)提出了一种算法结合了深度可分离卷积和混合注意力机制,通过将卷积分为深度卷积和逐点卷积,并用步长为2的深度可分离卷积替代全局池化操作来减少模型参数量和运算复杂度,进而改善模型的运行速度与精度,同时在一定程度上提高了模型的泛化能力,也为医学图像分割算法在移动设备上的应用增添了可能性。(2)提出了一种算法结合ECA注意力模块和空间注意力,同时采用新颖的改进连接策略来连接网络结构。这种方法可以有效地提高网络的分割精度,并且可以减少其对于训练数据的要求。通过采用弹性变形的数据增强方法,算法不仅可以大幅度改善数据集的结构,而且可以有效地增加训练数据的种类和规模,从而极大地提升网络的表现。此外,该算法还采用局部-全局整合网络,即结合局部区域训练以及在整个图像上进行训练的结果,进一步提高其训练性能。经过大量的实验,本研究提出的两种算法在面对医学图像分割问题时均可以取得较好的效果,Dice系数和IoU指标等对比其他算法均有明显提高。这些结果表明,本文提出的算法可以有效地提高医学影像分割的精度和效率,具有很大的潜力及应用场景。(3)本文基于以上算法开发了一款基于MRI图像的阿兹海默智能检测系统,帮助患者和医师分析与诊断病情阶段。未来的研究还将深入探索如何进一步提高医学影像处理的水平和质量以及如何将这种方法应用到其他医学影像处理问题中。

基于深度注意力机制的医学图像分割技术研究

基于ResU-Net的狭长区域分割研究及在膝关节软骨的应用

这是一篇关于膝关节软骨分割,MRI图像,狭长区域分割,注意力机制,级联的论文, 主要内容为膝关节软骨在膝关节中起到纽带的作用,软骨发生病变是一种很严重的疾病。而通过对膝关节软骨进行准确分割这种方式,可以帮助医生诊断患者的软骨损伤程度。但由于膝关节软骨的个体差异和病理原因导致的形态不同,传统分割方法在软骨分割任务上存在局限性。由于骨关节疾病导致软骨比正常软骨更加狭长且薄,可能造成分割断裂、连续分割效果不佳;而且由于膝关节的特点,小的软骨和大的骨头之间是相邻的,样本不均衡,网络容易出现错分误分的情况;此外,由于软骨损伤造成的软骨边缘不光滑,导致边缘分割效果不好。针对以上三个问题,本文提出一种基于Res UNet模型改进而来的Att Res U-Net,来进行膝关节软骨分割任务。本文的具体内容如下:首先,针对软骨在分割中出现的分割断裂这一问题,本文在Res U-Net网络的基础之上,提出了一种融合引导注意力模块的网络模型,将空间注意力模块(Spatial Attention Layer)融入网络中,该模块的引入可以让网络忽略噪声,更加关注空间中更有意义的软骨区域,在一定程度上缓解了连续分割断裂的情况。其次,针对分割中所出现的错分误分这一问题,本文借助注意力机制,提出了一种融合上下文注意模块(Context Aggregation Attention Module)的深度学习分割算法,上下文注意模块使用位置注意模块根据编码器层底部的空间注意图和详细结构选择性地聚合上下文,使网络获得更丰富的上下文相关性和更有效的特征,聚焦于关键像素,和空间注意力模块结合有效解决了错分和误分的问题。再次,针对损伤软骨边缘分割效果不佳这一问题,本文对Res U-Net的特征融合策略进行了改进,加入级联,将图像中的低级语义信息与高级语义信息级联融合在一起,这样可以使得经过融合后得到的特征图不但包含更加丰富的语义信息,还包含由于持续的上采样而损失的信息,有效解决网络在损伤软骨边缘进行分割时所存在的边缘分割不佳的情况。最后,为了验证本文算法的有效性,在人体膝关节MRI数据集上进行了消融实验,通过消融实验数据可以得出,本文所改进的各个模块在一定程度上都能够提升软骨的分割精度。此外,在人体膝关节MRI数据集和SKI10膝关节数据集上与其他的主流算法进行了对比实验,实验结果表明,本文所提出的Att Res U-Net各项指标较其他算法均有明显的优势,再次证明了本文算法的有效性,更能适应狭长区域医学图像的分割。

面向MRI的膝关节软骨识别及缺损区域面积估算

这是一篇关于膝关节软骨分割,MRI图像,卷积神经网络,三维重建,定量分析的论文, 主要内容为膝关节软骨局部性缺损是一种严重的骨关节炎疾病,膝关节软骨局部性缺损的程度不同,也会使软骨病灶区域的形态、体积和表面积不同。因此,对膝关节软骨缺损区域进行量化,可辅助医生制定手术方案。MRI图像的组织分辨率良好,可使组织及病变成像,是诊断骨关节炎的主要成像方式。但是在膝关节MRI图像中骨头与软骨和周围肌肉、韧带等组织的对比度低,不能有效的分割目标组织和背景;而且缺损病灶目标小且受周围组织影响,分割时容易忽略病灶区域;此外为了对膝关节软骨缺损区域量化评估,传统方式是通过对缺损区域逐张手工描记,再通过类似于微积分的方式求体积和表面积,这种方法效率非常低,而且不够直观。针对以上三个问题,本文提出了一种改进的U型网络结构对膝关节MRI图像中的组织及软骨局部缺损区域进行分割,然后对分割后的图像进行三维重建并对目标物体进行定量评估。本文具体工作内容如下:首先,本文在原U-Net网络的基础上,提出一种改进的多尺度信息融合网络模型。把空洞空间卷积池化金字塔模块(ASPP)融入网络中,该模块的引入可以用不同采样率的空洞卷积通过并行的方式对特征进行提取,以多个尺度捕捉图像的上下文,有效解决膝关节组织错分的问题。其次,本文改进了U-Net网络编码部分和解码部分特征的融合方式,提出了一种新的特征融合方法(FFM),将深层语义特征与浅层边缘特征更好的融合,增强对缺损病灶区域目标的特征选择,解决了分割时易忽略缺损区域小目标的问题。再次,对三维重建方法进行学习探究,并使用面绘制方法中的移动立方体算法对自动分割后的膝关节组织进行三维重建并定量评估,快速得到患者软骨和软骨缺损处所占的体积及外表面积等相关参数,并得到较为形象直观的膝关节立体三维模型。最后,为了验证本文算法的有效性,本文在人体膝关节临床数据集上进行了消融实验,通过实验结果可以表明,本文所改进的各个模块在一定程度上均能提高分割精度。此外,本文与其他经典的类U-Net算法进行对比,本文算法分割精度等指标有明显的优势,证明了本文算法的有效性。然后通过动物实验验证了本文定量评估方法的可行性,并对比分析了本文算法和医生手工测量的患者膝关节软骨缺损区域的体积以及表面积,结果表明本文算法的准确性在临床的可接受范围内。

基于目标检测和语义分割的腰椎定位与分割技术研究

这是一篇关于MRI图像,腰椎,目标检测,语义分割,注意力机制的论文, 主要内容为国家卫健委发布的数据显示,我国腰椎疾病患者已经突破2亿,而且腰椎疾病的诊断又十分依赖医学图像,但是医学图像的手工标注存在费时费力的痛点。为了有效减轻巨大的发病人群对有限的医疗资源所造成的压力,迫切需要研究能够自动且准确地对腰椎医学图像进行标记的算法,为此本文提出了一种基于目标检测和语义分割的腰椎定位与分割模型,具体研究内容如下:考虑到腰椎与胸椎结构相连,而且两者在MRI图像中椎体形态十分相似,为了尽量降低腰椎以外其他区域的影响,先借助目标检测模型对原始MRI图像进行处理,获得检测到五块腰椎体的矩形预测框,完成对腰椎的定位。本文选择YOLOv5目标检测模型作为改进的基础,考虑到不同健康状况的椎体尺度差异较大,设计了新的多尺度特征提取模块ARDI(Asymmetric Residual Dilation Inception)以提升YOLOv5的特征提取能力,实验证明,改进后的模型在腰椎体检测任务中提升了检测准确率。由于腰椎体的边缘较为复杂,且骨折椎体更甚,为了解决椎体边缘复杂对语义分割模型带来的挑战,本文在U-Net的基础上借鉴PANet(Path Aggregation Network)的路径增强设计理念,同时引入空间注意力模块设计了空间注意力路径增强U-Net(Spatial Attention Path Augmentation U-Net,SAPAU-Net)语义分割模型。空间注意力模块可以使模型对腰椎体区域的特征更加关注,并抑制其他不相干区域的影响。PANet的路径增强结构可以提升U-Net解码器的解码能力和特征聚合度,还能将浅层的强定位特征传递上去以弥补深层特征图缺少位置信息的缺陷。SAPAU-Net语义分割模型可以从不同的主干层对不同的检测层进行参数聚合,使得模型在语义信息和定位信息两方面均有很强的特征融合能力,实验证明,SAPAU-Net在腰椎体分割任务中提升了分割准确率。本文把改进后的腰椎检测模型和腰椎分割模型共同组合起来设计了双阶段腰椎定位与分割模型,第一阶段的检测网络把输入的原始腰椎MRI图像检测后添加上掩膜,只保留含有五个腰椎体的矩形预测框;第二阶段的分割网络对掩膜腰椎MRI图像进行细致分割,得到以椎体边缘为界限的分割结果。检测阶段所添加的掩膜可有效促使分割阶段的网络专注于五块腰椎体区域,实验证明,双阶段腰椎定位与分割模型在腰椎体的分割标记任务中比单独使用语义分割模型提升了分割准确率。

基于Hi-Net的MRI膝关节图像多模态合成研究

这是一篇关于神经网络,医学图像合成,多模态数据,深度学习,MRI图像的论文, 主要内容为磁共振成像(MRI)的多种成像模态可以为医生提供多视角的诊断信息,但由于采集问题通常难以得到完整的MRI多模态序列,所以从已有的部分模态图像中合成其它缺失模态图像是有意义的。基于MRI人体膝关节图像,不同模态的MRI图像之间具有不同的灰度范围和分布,使得同一组织在不同模态中的灰度差异很大;而且MRI膝关节图像内部结构的纹理信息特征是非常重要的,一些像素灰度相同的组织只能通过纹理和区域位置进行判断。上述的灰度差异及纹理信息对于多模态合成任务的性能有很大的影响。基于此,本文提出了一种改进的混合融合网络模型用于MRI膝关节图像的多模态合成任务。首先,针对合成图像缺少结构信息这一问题,本文在原Hi-Net的基础上,提出梯度检测器用来整合图像的梯度信息。将梯度信息分别融合到生成器和判别器当中,使得梯度信息也将被逆向学习,有效解决MRI膝关节图像多模态合成的图像结构内容信息丢失的问题,使合成图像保留更多的细节。其次,针对图像灰度分布不一致的问题,本文结合深度可分离卷积的思想,提出了一种学习目标模态图像的灰度分布信息的卷积神经网络,考虑到网络的复杂性及模型训练时间,将其中的两个卷积层替换为轻量级网络模型采用的深度可分离卷积。该网络用于监督图像的亮度、对比度及灰度分布,解决因不同模态间灰度差异大影响合成图像结果的问题。再次,为了更有效地利用多模态之间的相关性,本文对Hi-Net中的特征融合策略进行了改进,提出了最适合针对MRI膝关节图像这一数据集的特征融合策略,使用MFB模块自适应地加权不同的特征融合策略,提高算法的性能。最后,本文在MRI人体膝关节数据集上进行消融实验研究,实验结果表明,本文所改进的各个模块均能在一定程度上提高图像合成效果,证明了本文所改进模块的有效性。并且,本文通过实验比较了两种梯度信息的用法,验证了本文方法的有效性。此外,本文基于来自不同设备的MRI膝关节数据集,与其他主流的医学图像多模态合成算法进行对比,本文算法各项指标有明显的优势,证明了本文的算法的有效性。

基于2D ResU-net深度学习网络的关节滑膜MRI图像的分割方法研究

这是一篇关于滑膜炎,MRI图像,图像分割,U-Net网络,残差网络的论文, 主要内容为滑膜炎是一种多发性的迁延难愈性疾病,是很多骨关节疾病,尤其是类风湿关节炎的重要病理表现,早期对病情做出诊断及寻找预示骨质破坏的指标,对于病情评估和制定有效的治疗方案具有极为重要的意义。为了精准的确定患者病情并制定出有效的治疗方案,医生往往通过手工勾画来提取MRI图像中的滑膜增生区域并进行不同等级的标注,但该方法存在耗时长、效率低,具有一定主观性,且对疾病的严重程度及其治疗效果的判断往往缺乏可靠性及一致性等问题。为了解决以上问题,试图探究使用AI训练模型实现滑膜增生的自动检测。在实现滑膜增生自动检测的过程中,快速、准确的将滑膜增生组织区域从图像中提取分割出来,是整个检测过程中的关键步骤,对于辅助临床医生及时对病情做出正确的诊断发挥着不可忽视的作用。近些年来,由于深度学习得到了飞速的发展,基于深度学习的图像分割技术,被广泛应用到了医学图像分割领域,其中以U-net分割算法在医学图像分割领域的应用最为广泛。但由于关节滑膜病变区域的分布范围较大、各部病变形态不一,U-net模型在关节滑膜MRI图像分割中并未达到预期的效果。为了得到更精准的分割效果,针对U-net网络深度略有不足的缺点,本文提出了一种新的网络结构,即2D ResU-net网络结构。该网络将U-net网络与He等人于2015年在ILSVRC竞赛中提出的ResNet(Residual Network,残差网络)相结合,并对网络进行了批标准化处理等相关操作。残差网络的加入,使U-net网络结构的深度变得更深,从而增强了网络的特征提取和分类能力,同时也使网络较深时的梯度消失问题得到了有效解决,从而提升了分割效果。此外,在网络训练过程中,通常需要定义一个损失函数来估量模型的预测值与真实输出之间的损失,考虑到部分滑膜图像只有一个或两个目标,且目标像素比例较小,使网络训练较为困难,因此本文选用Dice loss作为损失函数。与U-Net算法相比,2D ResU-net算法DSC系数提升了10.72%,交并比(IOU)指标升高了4.24%,体积重叠误差VOE系数降低了11.57%。实验结果表明,本文所提算法对于MRI图像中滑膜增生区域可以实现较好的自动分割效果,具有较好的临床应用前景。