脑肿瘤的计算机辅助检测

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1、．－ｈ．心選器於二．：记－Ｉ鶏藝４击种成＊葦ＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡＵＮｉＣＳＣ．ＥＭＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮ．ＶＥＲＳ．ＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＭｌｌ；专业学位硕±学位论文ＩＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳＦＯＲＰＲＯＦＥＳＳＩＯＮＡＬＤＥＧＲＥＥ１ｉｉ论文题目脑肿瘤的计算机辅助检测专业学位类别工程硕壬学号２０１３２２０６０５０４＇作者姓名黄若證Ｉｉ＾独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地

2、方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：葉甚盡日期：年＾月曰＾论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵

3、守此规定）！作者签名；复苍茜导师签名曰期：年伤曰＾分类号密级注1UDC（题名和副题名）（作者姓名）指导教师（姓名、职称、单位名称）申请学位级别专业学位类别工程领域名称提交论文日期2016.3.18论文答辩日期2016.4.18学位授予单位和日期20166答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。Computer-AidedDetectionforBrainTumorAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEn

4、gineeringAuthor:HuangRuohanSupervisor:QinZhiguangSchool:SchoolofInformationandSoftwareEngineering摘要摘要脑肿瘤的精确分割是脑肿瘤计算机辅助诊断中最重要且最关键的一步，可以为医生的术前规划提供可靠的依据，保证脑肿瘤的切除能够更彻底，并且不伤害正常组织，有可能改善病人生存质量和延长生存期。目前，在临床诊断和治疗中最广泛应用的就是人工的手动分割，但是这种方法既不精确也不可靠。我们急需一个自动且精确的脑肿瘤分割系统。近年来，有很多针对医学影像的脑肿瘤自动化分割方法被提出，但是这些方法仍然

5、面临着许多困难，比如分割结果不精确或者需要人为的干预。在本文中，我们首先介绍了与本文相关的医学图像处理基本技术，然后介绍了深度学习的总体思想和常见模型。基于以上基础知识，我们提出了一个新颖的脑肿瘤分割方法。这个层次框架结构由预处理，基于深度学习的脑肿瘤分割和后处理三步构成。其中，预处理主要包含对医学图像的去噪，亮度变换及直方图处理，这样做的目的是使在不同仪器参数下拍摄的脑肿瘤MRI图像在对比度和亮度上能够更一致。接着，我们为每一个MRI图像提取图像块，记录每一个图像块中心点在原图像中的坐标，并为图像块生成其灰度序列作为深度学习网络的输入，避免了额外特征的提取。在基于深度学习的

6、脑肿瘤分割中，我们采取的深度学习模型为堆叠降噪自动编码器。首先利用输入数据对网络进行逐层的预训练得到最初的网络参数，然后进行自上而下地对网络参数进行微调并分类。具有层次结构的深度学习网络可以从输入数据中提取出高层抽象特征用于表征输入数据的分布，然后利用这些特征对图像块进行分类。接下来，将分类结果根据记录的坐标映射成一个二值图像，该二值图像就是对应于原图像的初步分割结果，一系列形态学的图像处理将被应用在这个二值图像中，以得到最终的图像分割结果。以上步骤被称为后处理。最后，本文提出的方法被用于了真实脑肿瘤病患MRI图像中的脑肿瘤分割上。从各个评价方法上的分割结果显示本文提出的脑肿

7、瘤分割方法都更精确和有效。关键词：脑肿瘤分割，脑肿瘤检测，深度学习，计算机辅助诊断，堆叠降噪自动编码IABSTRACTABSTRACTAccuratetumorsegmentationisanessentialandcrucialstepforcomputer-aidedbraintumordiagnosis.Itcanprovieddoctorswithabasisforsurgicalplanning.Italsocanensurethebraintumor’sresectionmorethorou