前列腺癌是全世界常见的男性癌症之一,MRI技术在前列腺疾病的诊断和治疗BSIs (bloodstream infections)中扮演着至关重要的角色。由于前列腺组织具有形态各异和边界模糊的特点,使得传统算法在处理前列腺分割时存在诸多限制和缺陷。此外,传统的手动分割方法需要大量时间和人力,且容易出现不一致性和主观性等问题。近年来,基于深度学习的算法在医学图像自动分割领域获得了显著的进展。本文旨在基于深度学习对前列腺MR图像分割方法进行研究,主要内容和创新工作如下:1)针对传统的深层分割神经网络存在的梯度消失和过分割问题,提出一种CC-Res-UNet网络。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡算法对前列腺图像进行处理,增强信息的可检测性。然后,通过将残差机制引入到经典UNet网络中,减少因神经网络层数加深而导致的梯度消失的风险。此外,针对前列腺MR图像中存在的过分割问题,在传统分割网络的编码器和译码器间引入一种具有分类引导功能的校正模块,以减少假阳性预测,缓解分割网络对不含前列腺组织图像的过分割问题。2)为增强网络的特征表达能力和实现多尺度语义信息的融合,提出一种Inception A-Dense-UNet网络。首先,将密集连接思想引入到UNet模型中,用以改进Elexacaftor原有编码器和解码器的连接方式,实现多尺度语义信息的融合和传播。此外,使用由空洞卷积驱动的Inception模块代替原有的级联卷积操作,以增加网络的宽度,增强对不同尺寸目标的特征提取效果与表达能力,提升网络分割性能。3)针对深度学selleckchem LY294002习中全监督式学习对数据依赖的问题,提出一种基于半监督式学习的SCC-U2-Net网络。由于全监督式学习需要大量带标签的数据进行训练,而标签数据的获取成本往往较高。通过将自训练方法和正则一致性思想相结合,以实现只使用少量标签数据的情况下,提高模型的分割性能和泛化能力,大大降低对标签数据的依赖。在实验部分,使用NCI-ISBI 2013 Challenge公开数据集进行性能验证,且与传统分割网络进行对比实验。结果表明,所采用的数据处理方法可以在不降低分割性能的前提下,减少网络训练成本,另外采用的数据增强方法可以生成更多样化的合成图像,提高分割模型的泛化性能;其次,改进的分割模型在多个指标上均优于传统的分割模型,具有更优的准确率和分割效果;最后,本文所设计的基于半监督式学习的图像分割方法可以使用更少的标签数据进行训练,减少对标签数据的依赖。综上所述,本文提出的基于深度学习的前列腺MR图像分割算法具有良好的应用潜力,可以为前列腺疾病的诊断和治疗方面提供有效的辅助作用。