【摘 要】
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脑肿瘤是一种脑部疾病,尽早地发现和准确地判断肿瘤类别和病变程度,可为患者争取到宝贵的治疗时间。但由于病灶形状的多样性、病发位置的不固定性以及不同患者病变程度的差异性等特点,使得肿瘤的准确分类极具挑战性。目前临床上通常采用人工诊断的方式对肿瘤进行类别识别与病变等级的划分。虽然该方法准确率高,但是面对海量的影像资料,医生难免会出现误诊,并且人工诊断耗时较长,因此开展脑肿瘤图像自动分类技术的研究具有重要
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脑肿瘤是一种脑部疾病,尽早地发现和准确地判断肿瘤类别和病变程度,可为患者争取到宝贵的治疗时间。但由于病灶形状的多样性、病发位置的不固定性以及不同患者病变程度的差异性等特点,使得肿瘤的准确分类极具挑战性。目前临床上通常采用人工诊断的方式对肿瘤进行类别识别与病变等级的划分。虽然该方法准确率高,但是面对海量的影像资料,医生难免会出现误诊,并且人工诊断耗时较长,因此开展脑肿瘤图像自动分类技术的研究具有重要的应用价值。近年来,深度学习在各个领域得到了广泛的应用。以医学图像为例,基于深度学习的分类方法可自主学习数据中的深层信息,加快诊断的速度,提升诊断的准确度,避免人为因素造成的误诊。本文在此背景下开展了脑肿瘤病变程度和类别分类技术的研究,完成了如下工作:（1）提出了一个基于空洞卷积的多尺度特征提取模块和通道注意力机制模块的脑肿瘤良恶性分类模型,实现对脑胶质瘤的良恶性分类。模型以深度残差网络的变体——Res Ne Xt网络作为主干网络,将基于空洞卷积的多尺度特征提取模块代替第一层卷积层,扩大网络感受野的同时保留图像分辨率,将全局特征与细微特征融合在一起;再引入通道注意力机制模块,融入特征通道的信息,提高肿瘤区域的权重。解决了分类准确率不高、分类系统大多为非端到端式等问题。本文提出的网络在Bra TS2017和Bra TS2019数据集中,相较于Res Ne Xt网络的准确率分别提升了2.85%和0.65%。（2）提出了一个基于压缩-激励模块和空间注意力机制模块的脑肿瘤类别分类模型,实现对脑胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤的分类。模型以Res Ne Xt网络为主干网络,并同时在Res Ne Xt结构中引入改进后的压缩-激励模块和空间注意力机制模块,将关键特征的通道信息和空间位置信息融合在一起,提高网络对关键特征的关注度。解决了不同类别下的肿瘤的病发位置和影像学特征不同,同类别下的肿瘤形状多样性、位置不固定等问题对肿瘤分类任务造成的困难。本文提出的网络在CE-MRI数据集中,相较于Res Ne Xt网络对三种肿瘤的召回率分别提升了1.25%、5.25%和1.40%。（3）在训练网络的过程中,分别从学习率、图像标签值、迁移学习的预训练三个方面进行优化,提出了一种优化策略组合。解决了网络的训练过程复杂、易出现过拟合现象等问题。该优化策略组合应用在本文的两个分类任务中,优化后的MDCA-Res Ne Xt网络（Improved MDCA-Res Ne Xt）分别在Bra TS2017数据集和Bra TS2019数据集中获得了98.11%和98.72%的准确率,优化后的Res Ne Xt-SESA网络（Improved Res Ne Xt-SESA）在CE-MRI数据集中获得了98.69%的准确率。
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