臺灣博碩士論文加值系統

腹主動脈鈣化（Abdominal Aortic Calcification，AAC）是導致心血管疾病的重要因素，洗腎患者每年均須照一次腹部X光片，而此X光片需透過人工方式計算其腹主動脈血管鈣化程度，但可能因每個醫師的標準不同而有不一樣的評分程度以及需耗費不少人力。因此本論文基於人工智慧的遮罩型區域卷積類神經網路（Mask Region based Convolution Neural Networks，Mask R-CNN），利用其實例分割（Instance Segmentation）、語義分割（Semantic Segmentation）和YOLOv5物件偵測（Object Detection）方面卓越的效能，在臨床上對洗腎病人的臨床資料客觀且快速地進行全自動辨識腹主動脈鈣化區域以及計算其腰椎X光照片腹主動脈的鈣化長度用以依照鈣化分數評分標準來計算鈣化分數，藉此統一鈣化分數的評分標準並達到節省人力成本及提高效率的效果。

Abdominal Aortic Calcification (AAC) is an important factor leading to cardiovascular disease. Patients with dialysis must take an abdominal X-ray photo once a year, and this X-ray photo needs to be calculated for the degree of abdominal aortic vascular calcification by doctor. However, there may be different scoring levels and a lot of manpower required due to the different standards of each physician. Therefore, this paper is based on Mask Region based Convolution Neural Networks (Mask R-CNN), takes advantage of its outstanding performance in Instance Segmentation, Semantic Segmentation and YOLOv5 Object Detection. In clinical trials, the X-ray photo of dialysis patients can be used to objectively and quickly identify the abdominal aortic calcification range and calculate the calcification score and length of the abdominal aorta in the lumbar X-ray photo according to the scoring standard of calcification score by Artificial Intelligence(AI) to save labor costs and improve efficiency of doctor.

目錄
摘要 I
Abstract II
誌謝 III
圖目錄 VI
表目錄 VIII
參數定義表 IX
第一章 緒論 11
1.1 研究背景與動機 11
1.2 論文架構 13
第二章 相關論文探討 15
2.1 CNN 15
2.2 R-CNN 15
2.3 Fast R-CNN 19
2.4 Faster R-CNN 21
2.5 Mask R-CNN 24
第三章 研究方法 28
3.1 研究資料 28
3.2 研究設備 29
3.3 研究模型 29
3.4 特徵標記 33
3.5 計算AACS 36
3.6 研究流程 37
3.7 評估指標 40
第四章 研究結果 42
4.1 Mask R-CNN模型–偵測L1-L4節脊椎及其對應之鈣化腹主動脈： 42
4.2 Matlab–擷取L1-L4節脊椎及其對應腹主動脈圖像： 43
4.3 Inception v3模型–辨識腹主動脈中是否含有AACA： 43
4.4 Mask R-CNN模型–偵測腹主動脈中AACA： 44
4.5 YOLO v5模型–偵測脊椎骨位置： 45
4.6 Matlab–計算AACS： 45
4.7 利用評估指標與參考文獻比較： 48
第五章 未來展望 49
第六章 參考文獻 50

圖目錄
圖 1 R-CNN架構示意圖 15
圖 2 貪婪非最大抑制（Greedy Non-Maximum Suppression）示意圖 18
圖 3 Fast R-CNN架構示意圖 19
圖 4 Faster R-CNN架構示意圖 21
圖 5 錨點示意圖 22
圖 6 RPN架構示意圖 23
圖 7 Mask R-CNN架構示意圖 24
圖 8 Head Architecture-Faster R-CNN/ResNet架構示意圖 25
圖 9 Head Architecture-Faster R-CNN/FPN架構示意圖 25
圖 10 RoI Align示意圖 26
圖 11 非鈣化腰椎X光圖 28
圖 12 鈣化腰椎X光圖 28
圖 13 Inception架構示意圖（35×35） 30
圖 14 Inception架構示意圖（17×17，原論文中n＝7） 31
圖 15 Inception架構示意圖（8×8） 31
圖 16 脊椎特徵位置示意圖 33
圖 17 脊椎及AAC特徵標記示意圖 34
圖 18 AACA特徵標記示意圖 34
圖 19 脊椎骨特徵標記示意圖 35
圖 20 研究流程圖 39
圖 21 偵測L1-L4節脊椎及其對應之鈣化腹主動脈輸出結果圖 42
圖 22 L1-L4節脊椎及其對應腹主動脈擷取後之圖像 43
圖 23 含有AACA之腹主動脈圖像示意圖 44
圖 24 非含有AACA之腹主動脈圖像示意圖 44
圖 25 偵測腹主動脈中AACA輸出結果圖 44
圖 26 偵測脊椎骨位置輸出結果圖 45
圖 27 LOS示意圖 46
圖 28 LC示意圖 46
圖 29 AACS計算輸出結果圖 47

表目錄
表 1 Inception v3架構表 32
表 2 評估指標比較表 48
表 3 輸出檔案示意表 48

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