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《我国科学院大学(我国科学院深圳先进技能研讨院)》 2019年
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超急性期缺血性脑卒中的印象剖析

张晓东  
【摘要】:缺血性脑卒中是一种最常见的脑血管疾病,具有高发病率、高致死率、高致残率和高复发率的特色,严重威胁人们生命健康。缺血性脑卒中最有用的医治手法之一是超急性期的溶栓干涉,但并非一切患者都合适溶栓医治。跟着计算机技能的开展,计算机辅佐确诊在临床中发挥越来越大的作用。根据神经印象剖析,通过计算机辅佐确诊技能完成缺血性脑卒中的个性化溶栓医治,是当时的一个研讨热门。可是,现在已有的溶栓解决方案中仍存在一些问题,导致欠医治或许过度医治。超急性期缺血性脑卒中印象剖析的关键在于脑缺血相关区域和安排的辨认量化。因为问题的复杂性,传统图画切割技能难以满足要求。新的人工智能理论和技能的呈现,为脑缺血相关区域和安排的准确切割供给了新的思路。鉴于此,本文在剖析调研很多国内外文献的基础上,与国内缺血性脑卒中专家严密协作,对超急性期缺血性脑卒中的印象剖析做了系统研讨,首要研讨内容和作用如下:根据稀少表明理论切割超急性期脑缺血区域。针对超急性期脑缺血区域的高度不均质性、病态边际、伪影噪声等问题,提出一种根据稀少表明的监督学习切割结构。在练习阶段,通过组合子类样本字典的办法生成分类字典,然后进步分类字典辨认才能。而切割图画时通过阈值切割预处理获取感兴趣区域;然后对感兴趣区域内的体素根据稀少表明差错分类,在进步计算速度(7s)的一起进步了切割精度(Dice系数为0.755±0.118)。根据稀少表明-包特征辨认超急性期脑缺血区域。样本不均衡性是病变安排切割使命中一个常见问题。本研讨提出了一种根据体素分类和区域辨认的超急性期脑缺血区域切割结构。首要选用均衡采样办法获取练习样本练习随机森林分类器,并应用于练习数据得到脑缺血区域初始切割;然后根据初始切割和金规范切割获取区域样本后提取区域的稀少表明-包特征,并练习支撑向量机分类模型以辨认脑缺血区域。试验成果表明本办法切割精度(0.774±0.117)优于随机森林切割精度(0.606±0.211)。根据卷积神经网络切割磁灵敏加权图画静脉。磁灵敏加权图画静脉灰度散布与其他安排灰度散布存在较大程度堆叠,个别间和个别内差异大,其细长的形状也增加了切割难度。本研讨提出了一种全卷积网络结构,并参加稠密衔接交融多标准特征,完成静脉切割。为了消除样本不均衡问题带来的影响,一起防止Dice丢失函数关于细微血管的滑润作用,练习时选用一种加权的混合丢失函数,进一步进步切割作用。通过比照试验发现,所提出的办法切割磁灵敏加权图画静脉的Dice系数到达0.756±0.043,明显优于别的三种办法(DeepMedic、多标准血管增强、线性散布形式)的切割成果(Dice系数分别为0.734±0.052,0.615±0.060,和0.388±0.087)。
【学位颁发单位】:我国科学院大学(我国科学院深圳先进技能研讨院)
【学位等级】:博士
【学位颁发年份】:2019
【分类号】:TP391.41;R743.3

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