醫(yī)學圖像分割課程介紹

醫(yī)學圖像分割課程介紹演講人：日期:目錄CATALOGUE02.技術(shù)基礎04.工具與實踐05.臨床應用01.03.主流方法06.課程安排課程概述01課程概述PART醫(yī)學圖像分割定義與價值醫(yī)學圖像分割定義將醫(yī)學影像中的解剖結(jié)構(gòu)、病灶等感興趣區(qū)域進行分割，提取出目標區(qū)域的過程。01醫(yī)學圖像分割價值輔助醫(yī)生進行病變檢測、診斷、治療計劃的制定以及手術(shù)導航等，提高醫(yī)療水平和效率。02課程目標與學習路徑01課程目標掌握醫(yī)學圖像分割的基本原理、方法和應用，具備獨立進行醫(yī)學圖像分割項目的能力。02學習路徑從醫(yī)學圖像基礎知識入手，學習圖像預處理、特征提取、分割算法等核心知識，并結(jié)合實際案例進行練習和實戰(zhàn)。醫(yī)學影像處理、生物醫(yī)學工程、計算機科學與技術(shù)等相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生以及醫(yī)學圖像處理領(lǐng)域的工程師。適用人群適用人群與先修基礎具備一定的數(shù)學和編程基礎，如數(shù)學中的線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計，以及編程中的Python或MATLAB等語言。先修基礎02技術(shù)基礎PART胃癌概念胃癌的發(fā)病與多種因素有關(guān)，包括遺傳、環(huán)境、飲食、感染等。胃癌的發(fā)病機制胃癌的組織學類型胃癌可分為腺癌、腺鱗癌、鱗狀細胞癌等多種類型，其中腺癌最為常見。胃癌是起源于胃黏膜上皮的惡性腫瘤，是常見的消化系統(tǒng)腫瘤之一。胃癌的定義胃癌的流行病學胃癌的流行病學胃癌的發(fā)病率胃癌的地理分布胃癌的死亡率胃癌的易感人群胃癌是全球范圍內(nèi)最常見的惡性腫瘤之一，尤其在發(fā)展中國家發(fā)病率較高。胃癌的死亡率較高，早期癥狀不明顯，易忽略，多數(shù)患者發(fā)現(xiàn)時已處于中晚期。胃癌發(fā)病有明顯的地域性差別，在我國的西北與東部沿海地區(qū)胃癌發(fā)病率較高。50歲以上、男性、有胃病史、長期吸煙飲酒、高鹽飲食等人群是胃癌的高危人群。胃癌的分類按組織類型分類胃癌可分為腺癌、腺鱗癌、鱗狀細胞癌等多種類型。01按發(fā)病部位分類胃癌可分為胃竇癌、胃體癌、胃底賁門癌等類型。02按病理形態(tài)分類胃癌可分為隆起型、潰瘍型、浸潤型等多種類型。0303主流方法PART是最簡單的圖像分割方法，它使用一個或多個閾值將圖像的像素分為多個類別。閾值分割法閾值與區(qū)域生長法是根據(jù)預先定義的準則將像素或子區(qū)域聚集成更大區(qū)域的方法，通常需要選取一組“種子點”作為生長的起始點。區(qū)域生長法基于邊緣檢測的分割如Sobel、Canny、Prewitt等，它們通過檢測圖像中的邊緣來分割不同的區(qū)域。邊緣檢測算子在檢測到邊緣后，通過跟蹤邊緣或提取輪廓來實現(xiàn)對目標的分割。邊緣跟蹤與輪廓提取深度學習模型（U-Net/FCN）U-Net模型是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的醫(yī)學圖像分割模型，其網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)類似于字母“U”，具有對稱的編碼和解碼路徑，以及跳躍連接。01FCN模型全卷積網(wǎng)絡（FCN）是一種將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡應用于圖像分割的模型，通過卷積和池化操作提取圖像特征，并通過上采樣（反卷積）將特征圖恢復到原始圖像大小。0204工具與實踐PART常用開源框架介紹DeepLearning4J一個開源的深度學習庫，支持醫(yī)學圖像分析，包括圖像預處理、分割、分類等功能。01TensorFlow一個廣泛使用的深度學習框架，提供豐富的醫(yī)學圖像分割工具與模型，如U-Net等。02ITK-SNAP一個基于ITK的醫(yī)學圖像分割軟件，提供半自動分割工具和多種圖像分析算法。03醫(yī)學影像數(shù)據(jù)集標準DICOM醫(yī)學影像的存儲和傳輸標準，包含圖像格式、元數(shù)據(jù)等信息，確保不同設備間的兼容性。BraTSProstateX腦腫瘤分割挑戰(zhàn)賽的數(shù)據(jù)集，包含多模態(tài)MRI影像及其對應的標注信息，用于評估腦腫瘤分割算法的性能。前列腺癌數(shù)據(jù)集，包含多種影像模態(tài)，如MRI、CT等，以及對應的病理驗證信息，用于前列腺癌的檢測與分割。123交叉驗證通過多次訓練與測試，確保模型在未見過的數(shù)據(jù)上具有穩(wěn)定的性能。定量評估指標使用Dice系數(shù)、IoU等評估指標來衡量分割結(jié)果與真實標注之間的相似度?？梢暬治鰧⒎指罱Y(jié)果疊加在原始影像上，便于醫(yī)生進行直觀的分析與判斷。誤差分析對分割結(jié)果中的誤差進行詳細的分析，找出算法性能的瓶頸與改進方向。實驗設計與結(jié)果評估05臨床應用PART疾病診斷與病灶定位精準醫(yī)療基于醫(yī)學圖像分割技術(shù)，可以更準確地識別病變區(qū)域，提高診斷準確性。01通過圖像分割技術(shù)，可以準確定位病變部位，為治療提供精確指導。02病理分析醫(yī)學圖像分割技術(shù)還可以輔助醫(yī)生對病理切片進行細胞級別的分析，提高診斷精度。03病灶定位手術(shù)路徑規(guī)劃醫(yī)學圖像分割技術(shù)為手術(shù)模擬提供了數(shù)據(jù)支持，可以幫助醫(yī)生在手術(shù)前進行模擬操作，提高手術(shù)熟練度。手術(shù)模擬術(shù)中導航在手術(shù)過程中，醫(yī)學圖像分割技術(shù)可以實時更新手術(shù)進程，為醫(yī)生提供準確的導航信息?；诜指罱Y(jié)果，醫(yī)生可以制定更精準的手術(shù)路徑，提高手術(shù)成功率。手術(shù)規(guī)劃與導航支持三維重建與可視化案例解剖結(jié)構(gòu)展示基于醫(yī)學圖像分割技術(shù)，可以構(gòu)建出精準的三維模型，為醫(yī)學研究提供可視化支持。病情演示與溝通三維模型構(gòu)建醫(yī)學圖像分割技術(shù)可以將復雜的解剖結(jié)構(gòu)清晰地展示出來，便于醫(yī)生教學和示教。通過三維可視化模型，醫(yī)生可以直觀地向患者展示病情，提高患者的理解程度和信任度。06課程安排PART包括醫(yī)學圖像分割的基本概念、經(jīng)典算法以及應用等。理論授課配備相應的實驗指導，學生需完成醫(yī)學圖像分割的編程實驗。實驗課程通過理論講解與實驗操作相結(jié)合的方式，加深學生對醫(yī)學圖像分割技術(shù)的理解和掌握。理論與實踐相結(jié)合理論課時與實驗配比項目實戰(zhàn)階段劃分初級項目基于已有的醫(yī)學圖像分割算法，進行簡單的圖像分割任務。01針對具體的醫(yī)學圖像分割任務，進行優(yōu)化和改進算法，提高分割效果。02高級項目結(jié)合深度學習技術(shù)，進行醫(yī)學圖像分割算法的創(chuàng)新研究。03中級項目考核方式與認證標準考核方式