【摘 要】
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骨质疏松症是常见的代谢性疾病之一,基于Micro-CT图像对骨微结构进行生物力学分析对于骨质疏松症的早期预防与诊断具有重要的意义。目前临床上采用骨密度测量作为诊断骨质疏松症的金标准,但是研究表明骨密度只能解释60%～70%的骨强度变化,骨小梁微结构是影响骨强度的重要元素。为了建立骨小梁的形态结构与骨强度之间的联系,本文对基于深度学习的骨小梁力学性质预测方法进行了深入的研究,主要研究内容如下:（1）
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骨质疏松症是常见的代谢性疾病之一,基于Micro-CT图像对骨微结构进行生物力学分析对于骨质疏松症的早期预防与诊断具有重要的意义。目前临床上采用骨密度测量作为诊断骨质疏松症的金标准,但是研究表明骨密度只能解释60%～70%的骨强度变化,骨小梁微结构是影响骨强度的重要元素。为了建立骨小梁的形态结构与骨强度之间的联系,本文对基于深度学习的骨小梁力学性质预测方法进行了深入的研究,主要研究内容如下:（1）制作了骨小梁三维图像数据集。本课题与鼓楼医院合作,收集了9个股骨头样本,并对样本进行了Micro-CT扫描重建;然后通过感兴趣区域提取、阈值分割和感兴趣区域切割等步骤对样本的CT图像进行预处理,得到了骨小梁模量预测数据集的样本图像;然后基于ASTRA工具箱搭建了一套锥形束Micro-CT仿真系统,并通过仿真系统对高分辨率CT图像降采样,得到了骨小梁超分辨模量预测数据集的样本图像;然后基于有限元分析软件Abaqus对数据集样本进行生物力学分析,计算得到了样本真值弹性模量;数据集制作完成后,本文依据样本的骨体积分数对数据集进行清洗,然后通过旋转和平移变换对数据集进行增强,增加了数据集样本的多样性。（2）搭建了多种骨小梁模量回归网络,并对网络进行了训练和评估。本文首先基于不同类型的残差模块、Dense模块和SE模块对Vox Res Net和Dense Vox Net进行改进,搭建了10种不同结构的深度回归网络;然后使用骨小梁模量预测数据集划分得到的训练集对回归网络进行训练;训练完成后,通过测试集对回归网络的准确性进行评估。通过多项指标对比后发现SE-Dense Vox Net-B在测试集上表现最佳。（3）提出了两种骨小梁超分辨率模量预测方法,并对这两种方法进行了比较和评估。本文提出了两种方案,第一种是基于Vox Net搭建浅层回归网络,第二种是以SE-Dense Vox Net-B作为预训练模型进行迁移学习。比较两种方案在测试集上的表现可知,基于迁移学习的超分辨率模量预测方法的准确度更高,且两种方案均优于有限元方法的计算结果。
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