基于条件生成对抗网络的三维肝脏及肿瘤区域自动分割

肝脏计算机断层扫描成像(CT)的三维(3D)肝脏和肿瘤分割对于辅助医生的诊断及预后具有非常重要的临床价值。为了准确快速地分割肝脏及肿瘤区域,本文提出了一种基于条件生成对抗网络(cGAN)的肿瘤3D条件生成对抗分割网络(T3scGAN),同时采用了一个由粗到细的3D自动分割框架对肝脏及肿瘤区域实施精准分割。本文采用2017年肝脏和肿瘤分割挑战赛(LiTS)公开数据集中的130个病例进行训练、验证和测试T3scGAN模型。最终3D肝脏区域分割的验证集和测试集的平均戴斯(Dice)系数分别为0.963和0.961,而3D肿瘤区域分割的验证集和测试集的平均Dice系数分别为0.819和0.796。实验结果表明,提出的T3scGAN模型能够有效地分割3D肝脏及其肿瘤区域,因此能够更好地辅助医生进行肝脏肿瘤的精准诊断和治疗。     

新型乳腺磁共振增强图像肿瘤区域的自动分割模型

乳腺磁共振增强图像上,乳腺癌主要有肿块型和非肿块型两种强化方式。由于乳腺肿瘤区域相对较小,肿块型和非肿块型之间形态学差异大,非肿块型自身差异性复杂,因而很难精确分割出乳腺肿瘤区域。针对这些问题,提出一套新颖的粗检测细分割的深度学习模型(YOLOv2+SegNet)。该模型在精准分割之前,首先运用YOLOv2网络在乳腺可能的肿瘤区域进行粗检测,从而得到大致可能的肿瘤区域;接下来在粗检测的基础上,针对检测到可能的肿瘤区域,运用SegNet网络进行精细分割,从而实现算法最优的性能。为了验证YOLOv2+SegNet模型的有效性,从医院采集的数据集中选取560张乳腺MRI增强图像作为训练和测试(其中训练和测试集分别为415张和145张乳腺MRI数据)。在实验的过程中,运用YOLOv2+SegNet模型,分别对乳腺肿块型、非肿块型、肿块和非肿块混合型3类MRI数据进行肿瘤区域自动分割的实验。实验结果表明:YOLOv2+SegNet模型和SegNet网络分割结果的Dice系数相比有约10%的提升,与传统的C-V模型、模糊C均值聚类、光谱映射主动轮廓模型以及深度模型U-net、DeepLab相比有更为明显的提升。     

基于多模态磁共振图像特征选择的脑胶质瘤分割

脑胶质瘤分割通常需要将肿瘤区域细分为多个不同性质的子区域,往往需要使用多种不同模态的磁共振(MR)图像。近年来,基于深度学习的脑胶质瘤分割研究已成为主流。然而,大多数基于深度学习的方法只是将不同模态MR图像(或底层特征)进行通道维度堆叠后输入到分割网络中,并且在特征提取阶段忽略不同性质子区域分割时所需模态特征的差异性,导致分割性能不够精良。本研究提出一种基于多模态MR图像特征选择的两阶段分割框架进行脑胶质瘤分割。一方面,设计多模态特征选择模块并嵌入到分割网络框架中,对当前分割任务所需多模态MR图像特征进行自动提取和有效选择;另一方面,将多个不同性质的病变组织子区域分为两阶段分割任务,利用第一阶段分割任务结果提供第二阶段分割目标的定位信息。本方法和对比方法分别在BraTS2018(训练集285个患者,验证集66个患者)、BraTS2019(训练集335个患者,验证集125个患者)和BraTS2020(训练集369个患者,验证集125个患者)公开数据集上进行了实验。在BraTS2018数据集上,本方法在完整肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤区域的Dice相似系数分别为0.898、0.854和0.818,Hausdorff距离分别为4.072、6.179和3.763;在BraTS2019数据集上,本方法在上述3个肿瘤区域的Dice相似系数分别为0.892、0.839和0.800,Hausdorff距离分别为6.168、7.077和3.807;在BraTS2020数据集上,本方法在上述3个肿瘤区域的Dice相似系数分别为0.896、0.837和0.803,Hausdorff距离分别为6.223、7.033和4.411。对比实验结果表明,所提方法在增强肿瘤区域和肿瘤核心区域的分割性能具有明显优势,特别是增强肿瘤区域分割性能在BraTS2020数据集上最佳。基于多模态特征选择模块的两阶段分割框架,针对每阶段分割目标实现了不同模态MR图像特征的自动和充分学习,取得了理想的分割结果,为计算机辅助肿瘤诊断提供了可能的解决方案。     

基于生成对抗网络的肝脏CT图像分割

目的 从腹部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像中分割出肝脏区域,对于肝脏疾病早期诊断、肝脏大小估计以及3D重建十分重要,精准快速地分割出肝脏边缘成为研究要点.方法 采用公开发表的肝脏肿瘤数据集为研究对象,融合生成对抗网络和Unet网络对CT图像实现肝脏的自动分割.首先将腹部CT图像输入到Unet网络进行分割预测,然后通过生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)进行对抗训练,使得预测结果更加接近于真实结果,同时在进行对抗训练的过程中探索了不同的距离约束函数对于分割结果的影响;预测的分割结果通过Dice分数(dice similarity coefficient,Dice)、IoU分数(intersection over union,IoU)、像素精确度(pixel accuracy,PA)、相对体积误差(relative volume difference,RVD)以及相对表面积误差(relative surface area error,RSSD)在CT-核磁健康腹部器官分割挑战数据集[combined(CT-MR)healthy abdominal organ segmentation challenge data,CHAOS]数据集上进行评价.结果 L2距离约束的Gan-Unet网络可以很好地对肝脏进行分割,其Dice、IoU和PA分别达到了94.9％、91.3％、99.4％,相比于Unet的Dice、IoU和PA为92.3％、86.7％、95.8％有明确的提升.在三维指标中,本文的方法在RVD、RSSD为0.026、0.079,相比于Unet的0.042、0.191有明显下降.结论 通过对Unet网络进行生产对抗训练以及在训练过程中引入距离约束函数可以提高肝脏分割的性能,肝脏分割结果可以应用于计算机辅助诊断系统中.     

基于改进U-Net网络的肾脏肿瘤全自动分割

针对肾脏肿瘤大小、位置不确定以及传统U-Net网络全自动分割肾脏肿瘤时易出现过拟合等难题，提出一种改进的多尺度卷积和残差U-Net(MSR U-Net)的肾脏肿瘤全自动分割方法。一方面，在残差模块中加入跳跃连接使网络收敛得更快，缓解过拟合现象；另一方面，在多尺度卷积模块中采用3种不同尺寸的卷积核，增加网络的感受野，解决网络提取的肿瘤特征尺寸单一问题。使用KITS19数据库中90例患者的CT切片进行相关验证性实验，MSR U-Net方法获得了肾脏的Dice系数为0.976和肿瘤的Dice系数为0.836，表明MSR U-Net在全自动肾脏肿瘤分割任务中的可行性和有效性。     

基于多尺度边缘分割与混合注意力机制的脊柱CT图像分割

脊柱疾病的前期主要通过计算机断层扫描技术进行筛查与初步判断。为解决脊柱CT图像目前存在的椎骨结构复杂、分割精度不足等问题,提出一种基于3D U-Net框架的脊柱CT图像改进分割网络,通过融合SE残差单元、椎骨边缘分割模型与改进混合通道-空间注意力机制,在VerSe 19、VerSe 20与CTSpine1K脊柱数据集上进行分割训练与测试。多次测试实验结果表明,本文模型在保证分割精度和分割效率有效提高的同时具有较好的泛化性与鲁棒性,在Dice相似系数、豪斯多夫距离与平均表面距离上相较于其他先进网络分割精度更高。本文模型在现有脊柱分割的网络中具有更强的分割性能,可为放射科医生提供有效临床信息。     

基于改进型V-net卷积神经网络的胃壁分割方法

实现上腹部CT影像的胃壁分割与中心线提取是成功实现早期胃癌筛查和辅助T分期的前提。基于改进型V-net的胃壁分割方法加入了全局平均权重模块的全卷积神经网络框架,有效解决了神经网路下采样过程中信息丢失的问题。此外,本文在原水平集方法的基础上,提出了正则化水平集损失函数。该损失函数有效抑制了全卷积网络胃壁边缘特征丢失率和因数据量较少而引起的过拟合问题,提高了神经网络对上腹部CT影像中胃壁的识别精度。实验表明,在上腹部CT影像数据集中本文方法分割准确度Dice系数高达0.916 5,IOU达到了0.822 3。该方法的Dice相对于3D V-net方法准确度提高了近6%,同时比CE-net和Dense U-net方法的准确率分别提高了2.7%和3.1%。     

基于3D深度残差全卷积网络的头颈CT放疗危及器官自动勾画

头颈部肿瘤放射治疗危及器官的准确勾画是放疗计划的关键步骤,然而头颈部放疗危及器官的精确分割挑战性很大,目前临床医生手动勾画危及器官非常繁琐、耗时且缺乏一致性。提出基于3D深度残差全卷积网络的头颈部肿瘤放疗危及器官自动分割方法,通过改进的V-Net网络分割模型,有效地结合危及器官CT影像的深层特征和浅层特征,同时根据特别设计的端到端监督学习确定危及器官分割模型参数。为了解决小器官类分布极不平衡问题,提出利用器官位置先验约束采样区域与随机采样相结合的训练样本选择策略,同时采用Dice损失函数对网络进行训练。该策略不仅可加速训练过程,提升分割性能,而且可保证小器官的分割准确率。该方法在2015年MICCAI头颈自动分割挑战赛数据集PDDCA上验证,各器官分割的Dice系数平均值分别为:颌下骨0.945、左腮腺0.884、右腮腺0.882、脑干0.863、左颌下腺0.825、右颌下腺0.842、左视神经0.807、右视神经0.847、视交叉0.583。大多数器官的95% Hausdorff距离小于3 mm,所有器官的勾画平均距离均小于1.2 mm。实验结果表明,该方法在除脑干以外的危及器官分割中性能比其他对比方法更优。     

基于级联式三维卷积神经网络的肝肿瘤自动分割

目的:根据肝肿瘤CT影像中的特异性、分割难点以及残差网络思想,提出一种基于级联式卷积神经网络的全自动CT图像肝脏肿瘤分割方法。方法:首先根据临床知识对CT数据进行预处理,减少干扰;然后基于一个肝脏粗分割网络对肝脏进行分割,并根据分割结果坐标选取肝脏作为感兴趣区域;最后在感兴趣区域内对肿瘤进行精准分割。结果:通过级联式网络分割可以有效减少计算时间以及避免其它组织的干扰,从而实现肝肿瘤的快速分割。本研究提出的方法在2017年MICCAI肝肿瘤分割公开比赛数据集LiTS中进行测试,平均Dice分数为0.663,证实了其对肝肿瘤分割的有效性。结论:基于级联式卷积神经网络的全自动CT图像肝脏肿瘤分割方法可以实现肿瘤的快速分割。后期研究将继续增加数据量,对肿瘤进行分类,从而进一步完善模型。     

基于FC_DenseNet深度学习网络自动分割肺癌放疗中的危及器官

目的:建立一种基于密集连接深度学习的端到端胸部CT图像危及器官自动分割方法,提供一个高精度的自动分割模型,减轻医师临床勾画的工作强度。方法:收集36例肺癌患者CT图像,27例作为训练集,随机取6例作为验证集进行交叉验证,测试集为9例,训练时间约为5 h,完成了左肺、右肺、脊髓、心脏4个危及器官的自动分割,并使用Dice系数、HD95距离与平均表面距离(ASD)3个指标对测试集进行测试。结果:测试集的分割结果显示,与U-Net与ResNet50相比,FC_DenseNet网络在Dice值、HD95、ASD指标上表现较好,但是不同网络之间的分割结果并没有显著差异(P>0.05),FC_DenseNet网络Dice值最高是左肺为0.98,最低为心脏0.84。结论:本研究的结果表明,密集连接结构的深度学习模型能够较为准确地分割左右肺、脊髓、心脏4个危及器官,这种特征图复用的思想为基于深度学习的医学图像分割提供了新思路。     

一种具监测功能的高精度微量移液器的设计

目的针对全自动临床检验仪器传统移液方式的精度以及可靠性限制问题,设计一款带有液面监测功能的高精度微量移液器。方法基于气动置换技术,以STM32微处理器为主控芯片,通过实时检测移液器内部压力变化,实现了液面探测、吸样异常监测等功能。采用位置-速度双闭环PID算法实现对直线步进电机的精确定位,提高样本吸取的准确度。最后,通过移液过程监测实验和吸样精度验证实验,验证了设计的微量移液器的液面探测功能、吸样异常识别功能及吸样精度。结果该微量移液器移液精度较高,移液误差较小,重复性较好,并能实现移液的全过程监测。结论本文设计的微量移液器满足JJG646—2006国家标准设计规范,适用于全自动临床医疗检验仪器。     

无线镇痛系统的研制

目的研制一套由镇痛泵泵头、路由基站和远程监控台组成的无线镇痛系统,以缓解术后患者的疼痛。方法镇痛泵泵头终端模块完成麻醉液输注的具体动作,并通过Wi-Fi与远程监控台进行无线数据通信。通过优化系统软件以及模块的电源管理等方面对镇痛泵泵头进行了低功耗软硬件设计;从机械装夹和软件校准等多方面提出了增大泵头精度的方法。基于压力模块和霍尔模块对镇痛泵报警方法进行研究并建立模型,根据不同的算法提取压力信号相应的特征,从而识别出管路堵塞、有气泡、无液和正常工作4种状态。结果通过对研制的无线镇痛系统进行精度和工作时长测试以及管路4种不同工作状态报警分析,可知本系统能够正常工作,压力模块可精确报警。结论本系统的功耗低、精度高,具有精确的报警提示功能,可实现患者自控镇痛。     

肝纤四项联合其他肝功能指标检测对肝脏疾病的临床价值分析

目的通过对5种不同种类的肝脏疾病和对照组进行血清透明质酸(HA)、层黏连蛋白(LN)、Ⅲ型前胶原(PC-Ⅲ)和Ⅳ型胶原(CⅣ)水平检测,探讨四项指标在肝脏疾病监测中的临床应用价值。方法对慢性重型乙型病毒肝炎患者82例,自身免疫性肝炎患者69例,药物性肝炎患者35例,其他慢性肝炎患者38例,肝功能衰竭患者39例,健康正常对照组61例进行肝纤四项指标的检测,比较各组肝纤四项的水平。同时测定肝病常用指标:胆汁酸、总胆红素(TB)、直接胆红素(DB)、谷草转氨酶(AST)、谷丙转氨酶(ALT)、γ-谷氨酰转肽酶(γ- GT)、白蛋白(ALB)、凝血酶原时间(PT)、纤维蛋白原(Fg)水平。分析肝纤四项与各项指标水平的相关性。结果慢性重型乙型病毒肝炎组、自身免疫性肝炎组、肝功能衰竭组四项指标水平均明显高于对照组,药物性肝炎组HA和PC-Ⅲ水平高于对照组,慢性重型乙型病毒肝炎组和肝功能衰竭组各项指标水平无差异,慢性重型乙型病毒肝炎组中肝纤四项指标水平与其他常用肝脏检测指标水平的相关性最为显著,肝功能衰竭组肝纤四项指标水平较为独立。结论肝纤四项指标与其他指标的联合监测能更好的反映发展性肝脏疾病发生发展的活跃情况,及对疾病治疗效果的全面评估。     

基于Gabor小波和深度置信网络的肺结节良恶性分类研究

目的从频率域角度研究孤立性肺结节纹理特征,探讨深度置信网络对其良恶性的分类效果,达到辅助医生提高早期肺癌诊断准确率的目的。方法首先,利用Gabor小波对1012例患者的1072张孤立性肺结节CT图像提取纹理特征,用受限玻尔兹曼机对特征向量进行编码,学习数据本质特征;然后,用得到的纹理特征向量集训练深度置信网络,构建分类模型;最后,通过K折交叉验证法从准确性、ROC曲线下面积(AUC值)以及时间成本方面对本文提出的研究方法进行评估。结果经Gabor小波变换并构建DBN分类模型的准确度为83.75%,测试集的AUC值为0.78。与传统支持向量机分类模型相比,所提方法的准确度上升了0.56%,时间成本缩减了一半。结论利用Gabor小波从频率域提取纹理特征,结合深度置信网络构建分类模型能够取得较好的分类效果,一定程度上能够为临床诊断肺结节的良恶性提供参考。     

全自动透析液集中供应系统的改进及应用

目的降低血液透析机桶装液耗材成本,提高工作效率,保证透析液浓度要求。方法研制出了安全、稳定、高效、节能的DCS-200型全自动透析液集中供应系统,此系统能自动配液、自动消毒、自动清洗、自动排放和定时循环。结果本系统为临床节省了很大的成本,提高了工作效率和效益,并且提供了稳定无污染的透析原液,保证临床治疗需要。结论全自动透析液集中供应系统有非常高的临床应用价值,比传统的A/B桶装液和分散开放供液有非常显著的优势。     

用于植入式心室辅助装置的流量拟合算法

目的通过实验采集参数并对实验数据进行分析,得到一种流量拟合算法,在第3代全磁悬浮人工心脏CH-VAD上实现应用。方法在实验环境设置为定常流、37℃,液体是甘油水溶液,其黏度为(3. 5±0. 1) c P (1 c P=10-3Pa·s),转速从2 000 r/min到4 000 r/min,流量从0. 3 L/min到8. 6 L/min,寻找输出流量Q(L/min)与电机电流I(m A)、转速ω(r/min)的关系。结果在各个转速下调节阻尼,I和Q具有线性回归性,相关度R2>0. 99,即I=AQ+B,其A、B与转速ω(r/min)相关。结论算法的拟合系数具有很强的稳定性和一致性,在一定范围内算法的拟合精度不受黏度影响,拟合误差在±0. 2 L/min,可以用于CH-VAD。     

一种国产胃泌素释放肽前体化学发光免疫试剂的性能验证

目的 胃泌素释放肽前体(progastrin- releasing peptide,proGRP)是鉴别小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)与非小细胞肺癌(non- small cell lung cancer,NSCLC)及其他良性肺部疾病的重要标志物。长光华医研发生产了proGRP化学发光免疫分析试剂(chemiluminesent immunoassay,CLIA),厂家声明,该试剂精密性<10%,检出限为5pg/mL,回收率在±10%之间,参考区间为<65pg/mL,线性范围为15~3000pg/mL,血清与血浆相关性良好,血清稳定性可达96 h,与Roche电化学发光法proGRP试剂相关性良好。在此对该试剂进行了性能验证。方法 采取美国临床实验室标准化协会(CLSI)文件推荐的方法及美国病理家协会CAP要求,对该国产proGRP检测试剂盒及配套仪器AE- 180检测系统进行精密度、分析灵敏度、回收率、线性范围、参考区间、血清血浆一致性及血清稳定性进行性能验证,并跟罗氏e601系统平行检测199例包括健康体检样本、小细胞肺癌、非小细胞肺癌及良性肺部疾病样本,比较2种检测系统结果的一致性。结果 该国产化学发光proGRP精密性良好,批内变异系数在2.8%~3.2%,总变异系数为4.3%~5.2%;检出限为5pg/mL;回收率在90.6%~105.2%;参考区间为<65 pg/mL;线性范围为15~3000 pg/mL;血清与EDTA血浆相关性良好;血清稳定性可达96 h;与Roche电化学发光法检测结果相关系数为0.99,斜率和截距分别为0.9889和1.28 pg/mL,相关性良好。结论该国产CLIA 法检测proGRP 性能参数和厂商声明一致,其性能可以满足临床要求。     

乙肝表面抗原吖啶酯化学发光定量免疫分析方法的建立

目的建立一种定量检测乙肝表面抗原(HBsAg)的化学发光免疫分析方法并评估其性能。方法利用双抗体夹心法实验原理,用吖啶酯标记多抗,用生物素标记两株单抗,通过磁颗粒链霉亲和素-生物素系统分离固相和液相完成检测。结果本方法的检测限为0.05IU/mL,线性范围为0.05~150IU/mL,可溯源至国际标准品,批内变异小于5%,总变异小于8%,浓度高达106IU/mL的强阳样本未出现HOOK效应;5套阳转盘对雅培Architect、西门子centaur和强生VITROS发光试剂相对敏感系数分别是3、0、-3;国家参考盘检出达标;与雅培Architect比较,2000例临床样本检测灵敏度为99.77%,特异性为100%,一致性达99.95%。结论本研究建立的HBsAg定量检测试剂,各项指标均满足临床检测的要求,灵敏度高,特异性好,适合临床推广应用。     

2016~2018年苏州市育龄妇女HPV感染因素分析

目的 调查苏州市育龄妇女人乳头状瘤病毒（HPV）感染情况及其影响因素。方法 以整群抽样方式选取2016年7月~2018年12月苏州市育龄妇女4275例为研究对象,进行HPV和TCT检查,并填写调查问卷,了解HPV感染情况。结果 4275例孕妇中存在HPV感染者964例（22.55%）;HPV发生与年龄、职业、在苏时间、文化程度、每周性生活频率、性伴侣数、避孕方式、性传播疾病史、CIN、吸烟等因素有关,差异有统计学意义（P＜0.05）;Logistic回归分析显示:文化程度、性生活频率、避孕方式、吸烟、年龄、职业是苏州市育龄妇女HPV发生的独立危险因素（P＜0.05）。结论 苏州市育龄妇女HPV感染率较高,文化程度、性生活频率、避孕方式、吸烟、年龄、职业是其发生的独立危险因素,需加强对育龄期女性HPV感染知识宣教,增强认知,定期体检,早发现、早治疗。