【摘 要】
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肠道息肉是结肠癌早期为数不多的主要症状之一,其诊断方式通常是由医生阅片并标注出息肉病灶区域后进行良恶性息肉鉴别诊断。由于在结肠镜图像中息肉区域和非息肉区域之间的颜色、纹理等特征差异并不明显,导致医生很难只靠肉眼判断就给出精确的标注结果,这直接影响了后续的息肉筛查率。因此,如何运用机器学习方法提高结肠息肉的筛查率具有很强的现实应用意义。为了解决结肠镜图像中的肠道息肉病灶区域精准分割问题,本文基于Kv
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肠道息肉是结肠癌早期为数不多的主要症状之一,其诊断方式通常是由医生阅片并标注出息肉病灶区域后进行良恶性息肉鉴别诊断。由于在结肠镜图像中息肉区域和非息肉区域之间的颜色、纹理等特征差异并不明显,导致医生很难只靠肉眼判断就给出精确的标注结果,这直接影响了后续的息肉筛查率。因此,如何运用机器学习方法提高结肠息肉的筛查率具有很强的现实应用意义。为了解决结肠镜图像中的肠道息肉病灶区域精准分割问题,本文基于Kvasir-SEG肠道息肉数据集,搭建了一个基于深度学习的肠道息肉病灶区域分割框架,并针对数据样本量少、数据类别不均衡导致息肉筛查准确率低等问题对该框架进行了持续改进。本文主要工作如下:1、设计了一个基于深度学习的肠道息肉病灶区域分割框架（命名为PolypSeg-DL）,并利用SegNet、U-Net和ResUnet等多种经典CNN图像语义分割网络模型对其进行了仿真实现,依据实验结果进行了对比分析和网络筛选。2、为了解决PolypSeg-DL框架分割结果精度低等问题,本文分别从网络结构、损失函数和模型推断等三个方面对PolypSeg-DL框架进行了持续改进,提出了一种基于改进ResUnet的肠道息肉病灶区域分割框架（命名为PolypSeg-MRU）。在网络结构上,本文引入VGG-16、ResNet-18和DenseNet-121等基于ImageNet的预训练模型编码器加速网络收敛和提高分割性能;在损失函数上,本文探讨了两种最新的损失函数对模型分割性能的影响,并设计出一种新的加权损失函数来提高息肉区域的分割精度;在模型推断上,本文将贝叶斯近似推断理论应用于分割网络中,进一步提高了息肉病灶区域的边缘分割效果。3、为了进一步验证改进方法的有效性,本文将适用于2D息肉图像的PolypSeg-MRU分割框架拓展为3D医学图像分割框架（命名为3D-Res-ResUnet）,并将其应用于3D-MRI影像数据集中,实验结果表明3D-Res-ResUnet分割模型分割效果良好,平均Dice相关系数高达85%。
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