深度学习驱动的海马体结构分割技术在阿尔茨海默病诊断中的应用

"A22—南京理工大学紫金学院—codeRunner队—人脑核磁共振影像海马体结构检测与分割（华为）项目概要介绍1" 该项目旨在利用人工智能技术，特别是深度学习，来帮助医生更准确地检测和分割人脑核磁共振（MRI）影像中的海马体结构，以辅助阿尔茨海默病的早期诊断。阿尔茨海默病是一种常见的神经退行性疾病，其早期症状往往与海马体的萎缩有关。传统的影像分析方法对海马体的识别和分割具有挑战性，因为它的形状不规则，且在MRI图像中的对比度较低。 创意描述中，项目团队采取了以下策略： 1. 使用多元化的训练集，包含不同队列的数据，以提高模型的泛化能力。 2. 训练标签部分来源于FreeSurfer算法，这是一种常用的自动脑部结构分析工具。 3. 引入合成数据和强大的数据增强技术，增加模型的适应性和鲁棒性。 4. 与FreeSurfer进行广泛的比较，展示定性和定量结果，以证明模型的性能和优势。 功能上，用户可以上传人脑MRI图像，经过预处理后，系统会运用训练好的模型自动标记出海马体的位置，从而简化和加速了医生的诊断过程。 项目特色包括： 1. 基于华为提供的数据集训练，能够实现快速且准确的海马体分割。 2. 应用了深度学习技术，结合现有高效算法，提高了分割精度。 3. 对普通分割算法进行了优化，提升了运算效率。 4. 分割算法的适用性广泛，可应用于其他医学影像的人工智能处理场景。 在开发过程中，项目团队采用了以下工具和技术： - 图像显示工具ITK-SNAP 3.6.0用于查看和分析MRI图像。 - 开发环境是Anaconda 1.7.0，提供Python编程环境。 - 使用Visual Studio Code 1.22.2作为开发工具。 - 采用Python作为主要编程语言。 - 还利用了numpy、nibabel、pandas、tqdm、tensorflow和tensorlayer等Python库进行数据处理和模型构建。 这个项目结合了深度学习和医学影像处理技术，旨在解决临床实践中海马体分割的难题，为阿尔茨海默病的早期检测提供有力支持，同时也展现了人工智能在医疗领域的重要应用前景。