bck

收藏本站

卷积神经网络在眼科医学图像中的应用研究:分类、分割及回归分析

【摘要】:随着现代社会的发展,眼病患者的数量呈现出一种不断增长的趋势。这势必会导致医生的负担也不断增加。因此,研究开发计算机辅助眼病诊断系统意义重大:一方面它可以辅助医生进行诊断,减轻医生负担,提高诊断效率;另一方面它可以为患者提供早期病变信息,从而做到及早发现及早治疗。在一个计算机辅助眼病诊断系统中,图像分类、分割及回归分析是其重要的功能组成部分。本文基于卷积神经网络,分别围绕这三个问题展开研究。针对分类问题,本文提出了一个代理辅助的视网膜光学相干断层扫描(Optical Coherence Tomography,OCT)图像分类算法,该算法通过代理图像实现数据的扩充和分类。具体的,该算法首先对图像进行降噪处理,接着基于降噪图像提取出前景掩模,并利用降噪图像和前景掩模生成大量原图的代理图像。然后利用代理图像训练卷积神经网络,并利用训练好的卷积神经网络对代理图像进行分类。原图的最终分类结果则由这些代理图像的分类结果的平均值决定。该算法在不同的数据库上进行了测试,并取得了十分有竞争力的结果。针对分割问题,本文结合卷积神经网络与参数主动轮廓模型间的优势,提出了一个梯度向量流网络分割算法。该算法利用梯度向量流作为参考训练卷积神经网络,接着利用训练好的卷积神经网络从原图像中导出一个外力,并利用该外力实现轮廓的初始化,最后该外力被整合到主动轮廓模型中,从而实现最终的目标边缘检测。该算法在不同的眼科医学图像分割任务中进行了测试,包括眼底彩照图像中的视盘分割以及OCT图像中的积液分割。此外,为了说明该算法的通用性,该算法也在超声图像中的胎头分割任务上进行了测试。大量的实验结果表明该算法是十分有效的。针对回归分析问题,本文利用卷积神经网络直接预测OCT图像中的新生脉络膜血管(Choroidal Neovascularization,CNV)的面积,并探讨了输入形态将会对网络的性能造成何种影响。本文收集了4060张B-scan图像对该问题展开了研究。研究发现,与分割法进行对比,直接法所得的结果是十分有竞争力的,尤其是对于那些难以准确分割的情况,分割法通常会失效,而直接法依旧可能会得到准确的预测结果。此外,该研究还发现当对CNV进行有效的增强时,网络的性能将得到提高;当输入中包含的信息达到一定量时,输入的具体形式对网络的性能影响不大,如用图像作为输入和用图像的方向梯度直方图作为输入时的性能差别不大,而用图像的直方图作为输入时,性能则会显著下降。这些发现可以为进一步改善网络的性能提供参考。总的来说,本文的研究对于促进计算机辅助眼病诊断系统的发展具有重要意义。针对分类问题,所提的代理辅助视网膜OCT图像分类算法可以对数据实现有效的扩充。针对分割问题,所提的梯度向量流网络分割算法可以有效整合卷积神经网络与参数主动轮廓模型间的优势,提高分割结果的准确率。针对回归分析问题,研究利用直接法对CNV面积进行预测,这将有助于促进直接法在CNV面积预测中的应用。

下载App查看全文

(如何获取全文? 欢迎:、、)

支持CAJ、PDF文件格式


【相似文献】
中国期刊全文数据库 前15条
1 李思琴;林磊;孙承杰;;基于卷积神经网络的搜索广告点击率预测[J];智能计算机与应用;2015年05期
2 吴定安;钟建伟;秦勉;向家国;曾凡伟;陈晨;胡凯;;基于卷积神经网络的电能质量扰动识别研究[J];湖北民族大学学报(自然科学版);2020年03期
3 徐冬;蒋文娟;;基于卷积神经网络的肝脏肿瘤检测算法及应用研究[J];信息与电脑(理论版);2020年15期
4 欧阳针;陈玮;;基于可变形卷积神经网络的图像分类研究[J];软件导刊;2017年06期
5 陈思哲;;卷积神经网络基础下的深度学习算法与应用[J];科技传播;2017年18期
6 杨薇;;卷积神经网络的FPGA并行结构研究[J];数字技术与应用;2015年12期
7 杨仕容;苏明;王珩;;基于卷积神经网络的砂石骨料分类模型[J];四川水泥;2019年12期
8 秦华标;曹钦平;;基于FPGA的卷积神经网络硬件加速器设计[J];电子与信息学报;2019年11期
9 袁烨;吴震宇;江先志;;基于卷积神经网络的人群计数研究[J];成组技术与生产现代化;2017年02期
10 朱敏;邓伟;赵力;;一种基于卷积神经网络的环境声音分类方法[J];电子器件;2021年02期
11 李润龙;王运圣;徐识溥;刘勇;;基于轻量化卷积神经网络的改进模型与验证[J];科学技术与工程;2020年28期
12 周进凡;刘宇红;张荣芬;马治楠;葛自立;林付春;;基于卷积神经网络的肺炎检测系统[J];现代电子技术;2019年23期
13 崔巍;杨健;常合友;;基于多通道卷积神经网络的非结构化道路路表分析[J];计算机应用与软件;2016年01期
14 高建清;;基于卷积神经网络的旋转变形验证码识别[J];莆田学院学报;2016年02期
15 吉宸佳;;轻量化卷积神经网络[J];数码世界;2020年04期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 郭天宇;朱铭健;王云鹤;许超;;基于自整合卷积神经网络的人脸分类算法[A];第十一届全国信号和智能信息处理与应用学术会议专刊[C];2017年
2 翟晓东;乔非;涂煊;;基于深度学习的适应性设备故障诊断方法研究[A];2020中国自动化大会(CAC2020)论文集[C];2020年
3 王雁叶;李少远;郑毅;尹钰炜;;基于神经网络的非线性动态系统快速预测方法研究[A];2020中国自动化大会(CAC2020)论文集[C];2020年
4 张江英;郝矿荣;王直杰;唐雪嵩;刘肖燕;任立红;;基于Lattice LSTM-CRF模型的中文紧急事件抽取[A];2020中国自动化大会(CAC2020)论文集[C];2020年
5 李沐阳;宋建国;李哲;;基于卷积神经网络的地质体识别方法研究[A];2020年中国地球科学联合学术年会论文集(二十四)—专题七十:测试新技术及其地质应用、专题七十一:地质大数据、机器学习与人工智能算法应用、专题七十二:地球生物学[C];2020年
6 钟志;蔡忠贤;李杰;张恒;王胜侯;;循环生产对抗神经网络在时移地震储层监测中的应用[A];2020年中国地球科学联合学术年会论文集(二十四)—专题七十:测试新技术及其地质应用、专题七十一:地质大数据、机器学习与人工智能算法应用、专题七十二:地球生物学[C];2020年
7 王斯昊;何兰芳;李亮;;卷积神经网络在勘探地球物理的应用[A];2020年中国地球科学联合学术年会论文集(十八)—专题五十二:现代工程地球物理技术进展与应用、专题五十三:油藏地球物理、专题五十四:微地震与诱发地震监测与反演[C];2020年
8 王坤喜;毛伟建;胡天跃;;在联合训练方法下基于深度神经网络的同时震源数据迭代反演分离[A];2020年中国地球科学联合学术年会论文集(十四)—专题四十:地震波传播与成像、专题四十一:高压实验矿物学、岩石学与地球化学、专题四十二:地球物理人工智能和信息技术进展[C];2020年
9 蒋子超;江俊扬;姚清河;杨耿超;;基于神经网络的差分方程快速求解方法[A];第十一届全国流体力学学术会议论文摘要集[C];2020年
10 耿传玉;王泽宇;周晓君;阳春华;;基于U-net卷积神经网络双层参数优化的心脏图像分割[A];第31届中国过程控制会议(CPCC 2020)摘要集[C];2020年
11 段滈杉;乔俊飞;蒙西;汤健;;基于模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物软测量[A];第31届中国过程控制会议(CPCC 2020)摘要集[C];2020年
12 李淋雨;邱寅祺;何星;;基于LSTM的火电厂入口硝浓度预测方法研究[A];第31届中国过程控制会议(CPCC 2020)摘要集[C];2020年
13 韩红桂;甄琪;杜永萍;乔俊飞;;基于低秩双线性卷积神经网络的手机型号识别方法[A];第31届中国过程控制会议(CPCC 2020)摘要集[C];2020年
14 潘岚川;马乐乐;刘向杰;;基于卷积神经网络的一次风机故障预警研究[A];第31届中国过程控制会议(CPCC 2020)摘要集[C];2020年
15 马昕鹏;李艳坤;庞佳烽;;人工神经网络预测血清中血红蛋白含量[A];2019中国化学会第十五届全国计算(机)化学学术会议论文集[C];2019年
16 康忠健;罗霖;;基于长短期记忆网络的配电网线损预测方法研究[A];第三十九届中国控制会议论文集(7)[C];2020年
17 闫岱峻;刘伟;于圣炜;赵旭;;基于神经网络的散货船阻力预报方法研究[A];第三十一届全国水动力学研讨会论文集(上册)[C];2020年
18 郝立柱;韩阳;潘子英;;循环神经网络方法预报船舶操纵运动研究[A];第三十一届全国水动力学研讨会论文集(下册)[C];2020年
19 徐硕;;集合经验模态分解的多路-多级神经网络风功率预测模型[A];用电与能效专题讲座暨智能用电及能效管理技术研讨会论文集[C];2019年
20 刘晶;黄进;赵万国;周丽萍;;一种基于卷积神经网络的非法经营线索挖掘模型[A];2020互联网安全与治理论坛论文集[C];2020年
中国博士学位论文全文数据库 前20条
1 容毅标;卷积神经网络在眼科医学图像中的应用研究:分类、分割及回归分析[D];苏州大学;2020年
2 朱明;卷积神经网络在高分辨率卫星影像地表覆盖分类中的应用研究[D];中国地质大学(北京);2020年
3 郝富生;卷积神经网络判别性增强研究[D];中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所);2019年
4 艾鹏程;基于卷积神经网络的高能物理事例特征信息在线提取算法研究[D];华中师范大学;2020年
5 傅瑞罡;基于卷积神经网络的弱监督物体检测方法研究[D];国防科技大学;2018年
6 江沸菠;基于神经网络的混合非线性电阻率反演成像[D];中南大学;2014年
7 陆婷;进化回归神经网络的研究及应用[D];华南理工大学;2003年
8 肖理业;基于机器学习的电磁场建模与设计研究[D];电子科技大学;2019年
9 陈涵瀛;核电站热工水力系统工况预测与诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2018年
10 梁智杰;聋哑人手语识别关键技术研究[D];华中师范大学;2019年
11 刘昂;微结构硅基光子学器件性能的研究[D];南京大学;2019年
12 赵博雅;基于卷积神经网络的硬件加速器设计及实现研究[D];哈尔滨工业大学;2018年
13 杜昌顺;面向细分领域的舆情情感分析关键技术研究[D];北京交通大学;2019年
14 陈科海;机器翻译上下文表示方法研究[D];哈尔滨工业大学;2019年
15 饶红霞;信息受限下神经网络的状态估计和拟同步研究[D];广东工业大学;2019年
16 张马路;Spiking机器学习算法研究[D];电子科技大学;2019年
17 付钱华;忆阻神经网络的动力学研究[D];电子科技大学;2019年
18 毛瑞琛;深度神经网络下的规范化地址建设与语义空间模型研究[D];浙江大学;2019年
19 武晨;DFP航天器动力学特性分析及精确控制方法研究[D];哈尔滨工业大学;2018年
20 杨旭辉;基于神经网络的C-ADS InjectorⅡ束流偏移校准技术研究[D];兰州大学;2019年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 柳泽辰;移位卷积神经网络的软硬件加速设计[D];上海交通大学;2019年
2 耿旭;卷积神经网络的压缩算法研究[D];海南大学;2020年
3 罗超;卷积神经网络在桥梁损伤识别中的应用研究[D];青海大学;2020年
4 王静;基于卷积神经网络的图像去噪方法研究[D];山东大学;2016年
5 王小雪;基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现[D];北京理工大学;2016年
6 吴正文;卷积神经网络在图像分类中的应用研究[D];电子科技大学;2015年
7 苑祎涵;卷积神经网络量化研究及FPGA实现[D];北京化工大学;2019年
8 谢宝剑;基于卷积神经网络的图像分类方法研究[D];合肥工业大学;2015年
9 徐姗姗;卷积神经网络的研究与应用[D];南京林业大学;2013年
10 胡译文;基于卷积神经网络的建筑物提取研究[D];武汉轻工大学;2020年
11 杨柏;基于改进卷积神经网络永磁电机故障诊断方法研究[D];沈阳工程学院;2020年
12 丁嘉莹;基于卷积神经网络的验证码字符识别研究[D];东南大学;2019年
13 马立军;基于3D卷积神经网络的行为识别算法研究[D];中国地质大学(北京);2018年
14 安丽娜;卷积神经网络的研究及图像识别的应用[D];新疆师范大学;2020年
15 范嘉麟;基于卷积神经网络的瑕疵分类及检测算法研究[D];哈尔滨工业大学;2020年
16 王洪利;卷积神经网络硬件加速器的设计及实现[D];湘潭大学;2020年
17 任虹珊;基于深度压缩的卷积神经网络压缩算法研究[D];东南大学;2019年
18 于志刚;基于卷积神经网络的人脸识别研究与实现[D];中北大学;2018年
19 陈晓东;基于卷积神经网络的语音情感识别[D];华南理工大学;2015年
20 王欢;基于卷积神经网络的车载环境下人脸识别[D];重庆邮电大学;2020年
中国重要报纸全文数据库 前20条
1 骆无意;[N];中国航天报;2020年
2 记者 董映璧;[N];科技日报;2020年
3 张允硕 姜正义 甄海锋 河南理工大学;[N];科学导报;2019年
4 湖北日报全媒记者 张爱虎 通讯员 徐向军 实习生 于蓝;[N];湖北日报;2019年
5 记者 刘霞;[N];科技日报;2017年
6 整理 本报记者 诸玲珍 顾鸿儒;[N];中国电子报;2018年
7 ;[N];电子报;2018年
8 张敏;[N];北京日报;2017年
9 ;[N];中国企业报;2017年
10 本报记者 龚丹韵;[N];解放日报;2017年
11 ;[N];中国企业报;2017年
12 张斌;[N];文汇报;2017年
13 邓洲 中国社会科学院工业经济研究所;[N];上海证券报;2017年
14 中国科学技术大学终身学习实验室博士 吴茂乾;[N];安徽日报;2017年
15 记者 邱智丽;[N];第一财经日报;2017年
16 卡内基·梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任 Tom Mitchell;[N];中国信息化周报;2017年
17 舒年;[N];工人日报;2017年
18 记者 刘霞;[N];科技日报;2017年
19 本报记者 喻思娈;[N];人民日报;2017年
20 中国信息通信研究院标准所副所长 何宝宏;[N];通信产业报;2017年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978


{bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck体育下载}| {bckbet}| {bcksports}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bck官网}| {bck体育下载}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育app}| {bck体育}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bcksports}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bckbet}|
{uc8}| {uc8体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐城}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8老虎机}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8老虎机}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc体育}| {UC体育}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}|