• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    融合多模態(tài)多尺度磁共振成像的腦膠質(zhì)瘤分割?

    2024-04-17 07:28:44裴玉瑤王常青
    關(guān)鍵詞:膠質(zhì)瘤尺度模態(tài)

    裴玉瑤 王常青 吳 茜

    (1.安徽醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院 合肥 230032)(2.安徽醫(yī)科大學(xué)人文醫(yī)學(xué)學(xué)院 合肥 230032)

    1 引言

    腦膠質(zhì)瘤是成人中常見的顱內(nèi)原發(fā)性腫瘤之一,具有高患病率和死亡率,表現(xiàn)為不均勻的壞死腫塊,周圍有不規(guī)則的強(qiáng)化及血管源性水腫[1]。世界衛(wèi)生組織根據(jù)其生長(zhǎng)特性和浸潤(rùn)程度分為兩類:高級(jí)別膠質(zhì)瘤(high grade gliomas,HGG)和低級(jí)別膠質(zhì)瘤(low grade gliomas,LGG)[2~3]。MRI(magnetic resonance imaging,MRI)是目前最流行的無創(chuàng)、無輻射成像技術(shù),提供顱內(nèi)多方位軟組織的成像信息[4]。常見的MRI 四種模態(tài)有:T1 圖像、T1 增強(qiáng)圖像(T1ce)、T2 圖像以及液體衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)序列(Flair)。四種不同模態(tài)顯示不同的腫瘤生物學(xué)特征,多種模態(tài)結(jié)合為精準(zhǔn)分割腦膠質(zhì)瘤提供不同的解剖和功能信息[5]。精準(zhǔn)分割腦膠質(zhì)瘤幫助醫(yī)生確定腫瘤部位,避免術(shù)中健康組織的損傷,并對(duì)術(shù)后放射治療起重要作用[6]。然而人工手動(dòng)分割過程繁瑣,且易受專業(yè)知識(shí)和自身主觀因素影響[7]。相比之下,自動(dòng)分割不僅節(jié)省了時(shí)間和成本,而且提高了定量分析的客觀性[8]。由于腦膠質(zhì)瘤結(jié)構(gòu)具有多變性、邊界模糊與周圍組織差異小,使得醫(yī)生難以確定其邊界及小目標(biāo)病變區(qū)域,從而影響手術(shù)質(zhì)量和預(yù)后效果[9]。因此,需要設(shè)計(jì)一種精準(zhǔn)分割腦膠質(zhì)瘤小目標(biāo)區(qū)域的自動(dòng)分割模型,為臨床醫(yī)生對(duì)腦膠質(zhì)瘤早期診斷和治療提供定量幫助。

    早期基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型是利用小尺度圖像塊分類進(jìn)行腦腫瘤分割,但占用內(nèi)存較大且難以保持特征圖的空間連續(xù)性,導(dǎo)致分割準(zhǔn)確率不高[10]。在FCN[11]基礎(chǔ)上,Ronneberger 等[12]提出具有對(duì)稱編解碼結(jié)構(gòu)的U-Net網(wǎng)絡(luò),解決了醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域因數(shù)據(jù)量少而影響分割準(zhǔn)確率的問題,迅速成為主流框架。目前,腦腫瘤分割的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)大致分為兩類:編解碼結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)。大部分研究者基于端到端的編解碼結(jié)構(gòu)進(jìn)行腦腫瘤分割,如Yang 等[13]在卷積層中加入1×1 卷積整合圖像特征,實(shí)現(xiàn)跨通道信息整合,從而提升腦腫瘤的分割效率。通過簡(jiǎn)單的線性跳躍連接不能充分獲取圖像的語義和空間信息,因此AboElenein 等[14]將Inception 塊和Residual 塊集成并密集嵌套到U-Net跳躍路徑中,從而獲取更多腦腫瘤特征信息。Liu等[15]利用卷積空間和特征交互圖來獲取高維及區(qū)別性特征,從而提升模型聚合上下文特征的能力。Zhou 等[16]采用多任務(wù)學(xué)習(xí)輕量級(jí)深度模型,實(shí)現(xiàn)膠質(zhì)瘤亞區(qū)的精細(xì)化分割。單一的編解碼結(jié)構(gòu)存在特征映射分辨率逐層下降的問題,因此網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)被應(yīng)用于腦腫瘤分割的研究。如Ji 等[17]用全局標(biāo)簽和涂鴉標(biāo)簽分別訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),將兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)用于腦腫瘤分割。Li等[18]通過2D 網(wǎng)絡(luò)對(duì)感興趣區(qū)域(ROI)定位,之后使用3D網(wǎng)絡(luò)結(jié)合ROI進(jìn)行分割腦腫瘤,從而提高了分割效率。余等[19]采用與Jiang 等[20]相似的級(jí)聯(lián)架構(gòu),并在解碼器上添加了SE(squeeze-and-excitation)-殘差模塊,使用變分自編碼器將提取潛在信息特征用于總體生命周期的預(yù)測(cè)。由于訓(xùn)練多個(gè)網(wǎng)絡(luò)會(huì)帶來一定的計(jì)算負(fù)擔(dān),因此本文選擇基于編解碼結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)快速精準(zhǔn)分割腦膠質(zhì)瘤。

    目前許多網(wǎng)絡(luò)在腦膠質(zhì)瘤小目標(biāo)區(qū)域及邊界的分割精度并不理想。針對(duì)這一問題,本文提出了一種融合多模態(tài)多尺度磁共振成像腦膠質(zhì)瘤精準(zhǔn)分割模型。首先,該模型使用多模態(tài)特征提取模塊對(duì)多模態(tài)腦膠質(zhì)瘤圖像進(jìn)行特征提取,提升特征利用率的同時(shí)緩解了梯度消失問題。其次,加入多尺度特征融合模塊來獲取多尺度的全局上下文信息,緩解在特征提取過程中重復(fù)卷積和池化帶來的特征映射分辨率損失問題。最后,將binary cross entropy(BCE)loss 和dice loss 兩個(gè)損失函數(shù)加權(quán)混合,解決分割任務(wù)中的類不平衡問題,同時(shí)提升網(wǎng)絡(luò)模型的分割效果。

    2 本文方法

    2.1 模型分割過程

    本文模型的分割整體過程如圖1,主要包括以下四個(gè)部分:1)數(shù)據(jù)預(yù)處理:將數(shù)據(jù)進(jìn)行剪裁、歸一化處理、切片等操作;2)搭建網(wǎng)絡(luò):基于多模態(tài)特征提取、多尺度特征融合模塊搭建分割網(wǎng)絡(luò);3)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練:選擇合適的超參數(shù)來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò);4)預(yù)測(cè)結(jié)果:使用測(cè)試數(shù)據(jù)集來預(yù)測(cè)分割結(jié)果。

    圖1 分割模型的流程圖

    2.2 模型結(jié)構(gòu)

    由于腦膠質(zhì)瘤不同亞區(qū)形態(tài)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)對(duì)小尺度腦膠質(zhì)瘤區(qū)域的特征識(shí)別能力差,從而影響小目標(biāo)膠質(zhì)瘤的分割精度。為此,本文將多模態(tài)特征提取模塊和多尺度特征融合模塊同時(shí)嵌入到U-Net 網(wǎng)絡(luò),提出了一種多模態(tài)特征提取、多尺度特征融合機(jī)制腦腫瘤自動(dòng)分割模型,如圖2 所示。該模型由編碼路徑、解碼路徑和跳躍連接組成,輸入大小為160×160×4。其編碼路徑包括多模態(tài)特征提取模塊和多尺度融合模塊,多模態(tài)特征提取模塊主要通過殘差模塊來提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)多模態(tài)圖像的特征提取能力。殘差模塊結(jié)構(gòu)如圖3所示,每個(gè)殘差塊包含兩個(gè)3×3 卷積,用于提取多模態(tài)腦膠質(zhì)瘤MRI 圖像特征信息。為加速模型收斂和緩解梯度消失,每個(gè)卷積單元后都結(jié)合了歸一化(BN)和激活函數(shù)(Relu)操作。使用1×1 卷積來完成圖像通道數(shù)的轉(zhuǎn)換,實(shí)現(xiàn)使用逐像素相加進(jìn)行特征融合。為提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同大小的腦腫瘤區(qū)域的特征識(shí)別能力,添加多尺度特征融合模塊,有針對(duì)性地學(xué)習(xí)不同尺度的子區(qū)域特征,以捕獲多尺度上下文語義信息特征。而其解碼路徑使用四個(gè)多模態(tài)特征提取模塊和上采樣來還原圖像的位置和空間等細(xì)節(jié)信息,通過上采樣操作使得特征圖的通道數(shù)量減半,特征圖像翻倍。最后使用1×1 卷積保持輸出通道數(shù)量與腦膠質(zhì)瘤亞區(qū)類別數(shù)量一致性,輸出大小為160×160×3。

    圖2 模型框架圖

    圖3 殘差模塊

    2.3 多尺度特征融合模塊

    為緩解連續(xù)卷積和池化造成的邊緣細(xì)節(jié)損失問題,在編碼路徑中融合了多尺度特征融合(multi-scale feature fusion,MFF)模塊,結(jié)構(gòu)如圖4所示。多尺度特征融合模塊將特征圖分成四個(gè)不同尺度的金字塔層,有助于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)多模態(tài)不同尺度的特征,提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)腦腫瘤區(qū)域的特征識(shí)別能力。該模型將子區(qū)的池化大小分別設(shè)置為1×1、2×2、4×4 和8×8,以適應(yīng)腦腫瘤圖像的復(fù)雜特征分布,保留不同比例尺度的空間和語義信息。為進(jìn)一步細(xì)化腦膠質(zhì)瘤亞區(qū)的邊界,使用雙線性插值法將不同尺度的特征圖上采樣,并與原始圖像串聯(lián)融合。最后,經(jīng)過卷積操作和Relu 激活函數(shù),與原始圖像逐像素相乘完成特征信息聚合,改善腫瘤亞區(qū)的過分割和欠分割問題。

    圖4 多尺度特征融合模塊

    2.4 加權(quán)混合損失函數(shù)

    BraTS 數(shù)據(jù)中98.46%為大腦的健康組織,而水腫、增強(qiáng)腫瘤及壞死和非增強(qiáng)腫瘤分別為1.02%、0.29%、0.23%。其中腦腫瘤只占整體區(qū)域的1.44%,遠(yuǎn)小于健康腦組織區(qū)域,而且腦膠質(zhì)瘤的各亞區(qū)所占比例也存在很大差異。因此,本實(shí)驗(yàn)采用binary cross entropy(BCE)loss和dice loss加權(quán)混合損失函數(shù),以減輕類不平衡給網(wǎng)絡(luò)性能帶來的不良影響,具體計(jì)算公式如式(1)~式(3)。

    其中,N為像素個(gè)數(shù),Pi為真實(shí)值,Gi為預(yù)測(cè)值。

    3 實(shí)驗(yàn)

    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    本實(shí)驗(yàn)采用MICCAI腦腫瘤分割挑戰(zhàn)賽的數(shù)據(jù)集[21~22],大小為155×240×240。每個(gè)數(shù)據(jù)包含T1、T2、T1ce、Flair 和標(biāo)簽圖像,其中標(biāo)簽分為四類,即健康組織(標(biāo)簽0)、壞死和非增強(qiáng)腫瘤(標(biāo)簽1)、水腫(標(biāo)簽2)和增強(qiáng)腫瘤(標(biāo)簽4)。該實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練集為BraTS 2018,其中包含210 個(gè)HGG 患者和75 個(gè)LGG 患者,按照4∶1 分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。將BraTS 2019 數(shù)據(jù)集中不同于訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的50個(gè)數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。分割任務(wù)是精準(zhǔn)分割腦膠質(zhì)瘤三個(gè)亞區(qū)即整個(gè)腫瘤(whole tumor,WT)、腫瘤核(tumor core,TC)和 增 強(qiáng) 腫 瘤(enhancing tumor,ET)。其中,WT 是指所有腫瘤(標(biāo)簽1、2 和4),TC是指所有壞疽(標(biāo)簽1、4),ET 是指增強(qiáng)腫瘤(標(biāo)簽4)。

    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    由于MRI 各模態(tài)序列的強(qiáng)度不均勻性可能造成分割精度下降,因此去除每個(gè)MRI 圖像序列1%的最低和最高強(qiáng)度值,采用z-score 方式對(duì)各個(gè)模態(tài)歸一化處理,即使用每個(gè)圖像序列減去平均值后除以其標(biāo)準(zhǔn)差,公式如式(4)。之后對(duì)腦腫瘤MRI數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪,去除一些無關(guān)的背景區(qū)域,裁剪為160×160。最后對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行切片處理,去除無病灶區(qū)域,并將不同模態(tài)MRI 圖像進(jìn)行融合。

    其中,X為原始圖像,μ表示圖像的平均值,σ為圖像的標(biāo)準(zhǔn)差,X'為歸一化的圖像。

    3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

    本實(shí)驗(yàn)采用不同評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行多維評(píng)估,分別為Dice 系數(shù)(Dice similarity coefficient)、靈敏度(Sensitivity)、Hausdorff距離(Hausdorffdistance)。其中Dice 系數(shù)是計(jì)算預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的相似度,公式如式(5),靈敏度是計(jì)算所有陽(yáng)性樣例中預(yù)測(cè)為真陽(yáng)性的比例,公式如式(6),Hausdorff距離是衡量?jī)蓚€(gè)點(diǎn)之間的距離,公式如式(7)。Dice系數(shù)與靈敏度越高,表示模型性能越好,而預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間Hausdorff距離越小越好。

    其中,TP(true positive)為真陽(yáng)性,即正確預(yù)測(cè)為腦腫瘤。FP(false positive)為假陽(yáng)性,即錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為腦腫瘤。FN(false negative)為假陰性,即錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為健康組織。x 和y 分別為真實(shí)的腫瘤區(qū)域X 和預(yù)測(cè)的腫瘤區(qū)域Y 上的點(diǎn),d( )x,y是計(jì)算x 和y 兩點(diǎn)的距離。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 消融實(shí)驗(yàn)

    為了驗(yàn)證模型各模塊的有效性,本實(shí)驗(yàn)在BraTS 2019 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,平均指標(biāo)結(jié)果如表1 所示。相比于U-Net,添加多模態(tài)特征提取模塊的MFE-U-Net在整個(gè)腫瘤區(qū)域的Dice 系數(shù)、Sensitivity分別提升了1.3%、0.8%,Hausdorff距離也降到2.555,說明該模塊能夠增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征信息的復(fù)用性,提升整個(gè)腫瘤區(qū)域的分割效果。本文提出的模型在不同腦腫瘤亞區(qū)的分割精度都有所提升,與U-Net 相比,Dice 系數(shù)分別增加了1.7%、2.4%和0.9%,Hausdorff 距離也分別降到2.543、1.583 和1.526;與MFE-U-Net 相比,在整個(gè)腫瘤、核心腫瘤和增強(qiáng)腫瘤的Dice 系數(shù)仍有0.4%、1.6%和0.9%的提升,從而證明多尺度特征融合模塊可以學(xué)習(xí)不同尺度的語義信息特征,提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)腦腫瘤區(qū)域的特征提取能力。

    表1 BraTS 2019數(shù)據(jù)集消融實(shí)驗(yàn)

    為了從更直觀的角度對(duì)提出的模型進(jìn)行評(píng)估,隨機(jī)選取一些切片,將不同模型的分割結(jié)果及其可視化效果進(jìn)行了主觀比較,如圖5所示。從圖中可以直觀地看出,U-Net 模型在腦膠質(zhì)瘤各亞區(qū)都存在欠分割和過分割的現(xiàn)象,導(dǎo)致其邊界分割不準(zhǔn)確,MFE-U-Net 模型在水腫區(qū)域也存在過分割現(xiàn)象,如圖5 方框區(qū)域所示。相比之下,本文提出的模型在增強(qiáng)腫瘤和核心腫瘤區(qū)域的分割結(jié)果明顯優(yōu)于U-Net 與MFE-U-Net 模型,且在邊界細(xì)節(jié)上實(shí)現(xiàn)了較為精準(zhǔn)的分割效果,與真實(shí)結(jié)果更加接近。

    圖5 不同模型的可視化結(jié)果

    4.2 與其他先進(jìn)模型的比較

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的有效性,將該模型與其他先進(jìn)的模型進(jìn)行比較,如表2所示。文獻(xiàn)[23]采用多路徑輸入,在整個(gè)腫瘤、核心腫瘤、增強(qiáng)腫瘤的Dice分別為79.1%、81.6%和79.3%。文獻(xiàn)[24]提出一種損失函數(shù),改善小型腫瘤模糊邊界的分割結(jié)果,在增強(qiáng)腫瘤Dice 達(dá)到了80.5%,僅次于本文提出的模型。文獻(xiàn)[25]將殘差模塊和注意力門結(jié)合,在整個(gè)腫瘤的Dice 為87%。文獻(xiàn)[26]使用交叉殘差特征模塊來學(xué)習(xí)兩分支互補(bǔ)特征,在整個(gè)腫瘤區(qū)域的Dice 達(dá)到87.6%。文獻(xiàn)[27]提出一種高精度輕量級(jí)腦腫瘤分割模型,在整個(gè)腫瘤區(qū)域的Dice取得最優(yōu)為87.9%,在核心腫瘤和增強(qiáng)腫瘤的Dice 分別為84.6%、80.0%。與其他模型相比,本文提出的模型在核心腫瘤和增強(qiáng)腫瘤小目標(biāo)區(qū)域取得最優(yōu)的Dice系數(shù)分別為86.9%、87.8%,從而證明本文提出的模型可以顯著提升腦膠質(zhì)瘤小目標(biāo)區(qū)域分割的性能。

    表2 與其他先進(jìn)模型的比較

    5 結(jié)語

    針對(duì)醫(yī)學(xué)上腦膠質(zhì)瘤小目標(biāo)區(qū)域分割精度低的問題,本文提出了一種融合多模態(tài)多尺度的腦膠質(zhì)瘤自動(dòng)分割模型。該模型有效利用多模態(tài)、多尺度腦膠質(zhì)瘤的互補(bǔ)特征信息,以保留更多的邊界細(xì)節(jié)信息,從而提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)不均勻大小的腦膠質(zhì)瘤的特征識(shí)別能力,實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)區(qū)域及其邊界的精準(zhǔn)分割。為了證明該模型的有效性,在BraTS 2019數(shù)據(jù)集上進(jìn)行定量化評(píng)估,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在核心腫瘤和增強(qiáng)腫瘤小目標(biāo)病變區(qū)域的分割精度有顯著提升,有利于臨床上對(duì)小目標(biāo)腦膠質(zhì)瘤的識(shí)別和治療。

    猜你喜歡
    膠質(zhì)瘤尺度模態(tài)
    財(cái)產(chǎn)的五大尺度和五重應(yīng)對(duì)
    宇宙的尺度
    太空探索(2016年5期)2016-07-12 15:17:55
    國(guó)內(nèi)多模態(tài)教學(xué)研究回顧與展望
    DCE-MRI在高、低級(jí)別腦膠質(zhì)瘤及腦膜瘤中的鑒別診斷
    磁共振成像(2015年8期)2015-12-23 08:53:14
    P21和survivin蛋白在腦膠質(zhì)瘤組織中的表達(dá)及其臨床意義
    Sox2和Oct4在人腦膠質(zhì)瘤組織中的表達(dá)及意義
    基于HHT和Prony算法的電力系統(tǒng)低頻振蕩模態(tài)識(shí)別
    99mTc-HL91乏氧顯像在惡性腦膠質(zhì)瘤放療前后的變化觀察
    9
    由單個(gè)模態(tài)構(gòu)造對(duì)稱簡(jiǎn)支梁的抗彎剛度
    波多野结衣高清无吗| 亚洲第一电影网av| 校园人妻丝袜中文字幕| 日韩欧美三级三区| 久久这里只有精品中国| 一级黄色大片毛片| 永久网站在线| 亚洲欧美日韩东京热| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 一边摸一边抽搐一进一小说| 日本一二三区视频观看| 男人的好看免费观看在线视频| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 国产亚洲av嫩草精品影院| 美女高潮的动态| 亚洲男人的天堂狠狠| 精品久久久久久久久久免费视频| 国产大屁股一区二区在线视频| 国产伦精品一区二区三区四那| 91狼人影院| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 久久久久久久久中文| 网址你懂的国产日韩在线| 嫩草影视91久久| 精品乱码久久久久久99久播| 久久6这里有精品| 久久久久九九精品影院| 日本黄色片子视频| 国产探花在线观看一区二区| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| av福利片在线观看| 国产精品综合久久久久久久免费| 色综合色国产| 亚洲一区二区三区色噜噜| 人人妻人人澡欧美一区二区| 99热网站在线观看| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 免费人成视频x8x8入口观看| 久久国内精品自在自线图片| 国产亚洲av嫩草精品影院| 人妻少妇偷人精品九色| bbb黄色大片| 国产单亲对白刺激| 国产在线精品亚洲第一网站| 麻豆一二三区av精品| 久久久精品大字幕| 天堂网av新在线| 日韩在线高清观看一区二区三区 | 床上黄色一级片| 日韩一本色道免费dvd| 一区二区三区高清视频在线| 两个人的视频大全免费| 国产一级毛片七仙女欲春2| 麻豆久久精品国产亚洲av| 身体一侧抽搐| 黄色一级大片看看| 日日干狠狠操夜夜爽| 九九热线精品视视频播放| 亚州av有码| 色哟哟·www| 久久久久久国产a免费观看| 日韩欧美免费精品| 两个人视频免费观看高清| 看片在线看免费视频| 亚洲第一电影网av| 淫妇啪啪啪对白视频| 午夜日韩欧美国产| 久久国内精品自在自线图片| 在线观看午夜福利视频| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 国产成人一区二区在线| 欧美人与善性xxx| 亚洲性久久影院| 伦理电影大哥的女人| 波多野结衣巨乳人妻| 国产一区二区在线av高清观看| 99热只有精品国产| 欧美精品国产亚洲| 久久精品综合一区二区三区| 3wmmmm亚洲av在线观看| 观看免费一级毛片| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 一进一出抽搐gif免费好疼| 国产v大片淫在线免费观看| aaaaa片日本免费| 看十八女毛片水多多多| 又爽又黄无遮挡网站| 成人性生交大片免费视频hd| 久久草成人影院| 日日夜夜操网爽| 网址你懂的国产日韩在线| 91久久精品电影网| 久久人人精品亚洲av| 久久这里只有精品中国| 长腿黑丝高跟| 亚洲av成人av| 中文字幕熟女人妻在线| 亚洲七黄色美女视频| 俺也久久电影网| 成熟少妇高潮喷水视频| 中文字幕av在线有码专区| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 精品日产1卡2卡| 亚洲最大成人av| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 亚洲七黄色美女视频| 国产亚洲精品久久久com| 日本黄色片子视频| 99热这里只有精品一区| 国产亚洲精品av在线| 国产av在哪里看| 免费看美女性在线毛片视频| 女的被弄到高潮叫床怎么办 | 欧美日本亚洲视频在线播放| 2021天堂中文幕一二区在线观| 黄色女人牲交| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 亚洲国产精品合色在线| 热99re8久久精品国产| 亚洲精品久久国产高清桃花| 亚洲欧美日韩无卡精品| 99久久精品热视频| 有码 亚洲区| 男女边吃奶边做爰视频| 亚洲精品色激情综合| 久久热精品热| 精品乱码久久久久久99久播| 色播亚洲综合网| 亚洲五月天丁香| 亚洲成a人片在线一区二区| 国产又黄又爽又无遮挡在线| av在线老鸭窝| 天天一区二区日本电影三级| 欧美又色又爽又黄视频| 国产精品人妻久久久影院| 欧美性感艳星| 亚洲黑人精品在线| 波多野结衣高清无吗| 最新中文字幕久久久久| 我要看日韩黄色一级片| 久久精品国产亚洲网站| 日韩一区二区视频免费看| 在线观看66精品国产| 日韩一本色道免费dvd| 99久久精品热视频| 欧美日韩乱码在线| 亚洲av免费高清在线观看| 久久久色成人| 国产精品一及| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 精品久久久久久久久av| 国产私拍福利视频在线观看| 欧美日韩黄片免| 一级a爱片免费观看的视频| 有码 亚洲区| 国内精品宾馆在线| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 搡老熟女国产l中国老女人| 国产老妇女一区| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 久久精品影院6| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 成人国产麻豆网| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 99国产精品一区二区蜜桃av| 两人在一起打扑克的视频| 窝窝影院91人妻| 亚洲最大成人中文| 免费看av在线观看网站| 男人狂女人下面高潮的视频| 日韩大尺度精品在线看网址| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 1000部很黄的大片| 一本精品99久久精品77| 美女被艹到高潮喷水动态| 免费av不卡在线播放| 久久国产乱子免费精品| 免费无遮挡裸体视频| 国产探花极品一区二区| 人妻夜夜爽99麻豆av| 欧美又色又爽又黄视频| 在线播放无遮挡| 麻豆成人av在线观看| 成年女人看的毛片在线观看| 国产91精品成人一区二区三区| 在线观看午夜福利视频| 真实男女啪啪啪动态图| 亚洲一区二区三区色噜噜| 久久久久久国产a免费观看| 久99久视频精品免费| 人人妻人人看人人澡| 国产熟女欧美一区二区| 亚洲在线观看片| 韩国av一区二区三区四区| 国产视频一区二区在线看| 日韩中字成人| 国内揄拍国产精品人妻在线| 亚洲无线观看免费| 在线观看66精品国产| 久久国产乱子免费精品| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国产美女午夜福利| 国产av麻豆久久久久久久| 国语自产精品视频在线第100页| 午夜久久久久精精品| av天堂中文字幕网| 99久久精品热视频| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 免费人成视频x8x8入口观看| 欧美极品一区二区三区四区| 国产精品电影一区二区三区| 免费观看的影片在线观看| 女的被弄到高潮叫床怎么办 | 搡老岳熟女国产| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 国产成人aa在线观看| 久久欧美精品欧美久久欧美| 一进一出好大好爽视频| 国产精品爽爽va在线观看网站| 嫩草影院入口| 午夜免费激情av| 色吧在线观看| 一区二区三区四区激情视频 | 欧美激情国产日韩精品一区| 成人国产一区最新在线观看| 亚洲精品亚洲一区二区| 国产男靠女视频免费网站| 色哟哟·www| 久久国内精品自在自线图片| 日韩欧美在线二视频| 午夜日韩欧美国产| 亚洲国产精品久久男人天堂| 国产在线男女| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 国产视频一区二区在线看| 有码 亚洲区| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 91精品国产九色| 小说图片视频综合网站| 亚洲av美国av| 桃红色精品国产亚洲av| 桃色一区二区三区在线观看| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 亚洲男人的天堂狠狠| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 最近最新免费中文字幕在线| 亚洲成人久久爱视频| 午夜精品一区二区三区免费看| 男人和女人高潮做爰伦理| 啦啦啦啦在线视频资源| 美女被艹到高潮喷水动态| 少妇熟女aⅴ在线视频| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 三级国产精品欧美在线观看| 国产一区二区在线av高清观看| 真人一进一出gif抽搐免费| 久久国产精品人妻蜜桃| 国产精品久久久久久久久免| 老司机福利观看| netflix在线观看网站| 最好的美女福利视频网| 亚洲综合色惰| 亚洲午夜理论影院| 精品久久久久久久久久久久久| 午夜免费激情av| 国产一区二区激情短视频| 97热精品久久久久久| 成人鲁丝片一二三区免费| 免费看光身美女| 成人三级黄色视频| 观看美女的网站| 麻豆国产av国片精品| 精品乱码久久久久久99久播| 精品久久久久久久久av| 久9热在线精品视频| 久久久久久久亚洲中文字幕| 国产极品精品免费视频能看的| 91久久精品电影网| 欧美又色又爽又黄视频| 一夜夜www| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产老妇女一区| 久久99热这里只有精品18| 在现免费观看毛片| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 欧美3d第一页| 少妇高潮的动态图| 久久久久久久久久黄片| 久久久久性生活片| 白带黄色成豆腐渣| 免费av毛片视频| 无人区码免费观看不卡| h日本视频在线播放| 久久99热这里只有精品18| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 欧美日本视频| 成人永久免费在线观看视频| 中文资源天堂在线| 午夜福利在线在线| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 国产精品久久久久久久久免| 给我免费播放毛片高清在线观看| 黄色丝袜av网址大全| 亚洲国产精品合色在线| 婷婷六月久久综合丁香| 国模一区二区三区四区视频| 免费在线观看日本一区| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 国产高清有码在线观看视频| 老司机福利观看| 又紧又爽又黄一区二区| www日本黄色视频网| 人妻夜夜爽99麻豆av| 日本熟妇午夜| 五月伊人婷婷丁香| 俺也久久电影网| 韩国av一区二区三区四区| 亚洲精品在线观看二区| 午夜老司机福利剧场| 在线国产一区二区在线| 欧美日韩精品成人综合77777| 国产真实乱freesex| 国产精品99久久久久久久久| 丰满的人妻完整版| bbb黄色大片| 少妇熟女aⅴ在线视频| 久久久久久伊人网av| 国产淫片久久久久久久久| 在线播放无遮挡| 高清日韩中文字幕在线| 在线免费十八禁| 欧美人与善性xxx| 一区福利在线观看| 日本一二三区视频观看| 一本精品99久久精品77| 中文字幕免费在线视频6| 少妇熟女aⅴ在线视频| 国产精品,欧美在线| x7x7x7水蜜桃| .国产精品久久| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 干丝袜人妻中文字幕| 国产精品1区2区在线观看.| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 中文在线观看免费www的网站| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 成人午夜高清在线视频| 免费在线观看日本一区| 深夜a级毛片| 久9热在线精品视频| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 哪里可以看免费的av片| aaaaa片日本免费| 国产高清不卡午夜福利| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 在线观看美女被高潮喷水网站| 欧美日韩乱码在线| 内地一区二区视频在线| 日韩欧美 国产精品| 91久久精品国产一区二区三区| 国产亚洲精品久久久com| 久久久久久久久久黄片| 51国产日韩欧美| 天天一区二区日本电影三级| 色综合亚洲欧美另类图片| or卡值多少钱| 欧美xxxx性猛交bbbb| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 永久网站在线| 日本免费a在线| 亚洲精品国产成人久久av| 亚洲成人久久爱视频| netflix在线观看网站| 国产91精品成人一区二区三区| 亚洲人成伊人成综合网2020| 国产老妇女一区| 最近视频中文字幕2019在线8| 午夜激情福利司机影院| 日韩 亚洲 欧美在线| 伊人久久精品亚洲午夜| 亚洲美女黄片视频| 国产黄色小视频在线观看| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 亚洲一区二区三区色噜噜| 亚洲熟妇熟女久久| 成人二区视频| 欧美最新免费一区二区三区| 一区福利在线观看| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 国产精品综合久久久久久久免费| 日韩一本色道免费dvd| 最近视频中文字幕2019在线8| 欧美国产日韩亚洲一区| 大型黄色视频在线免费观看| 亚洲va在线va天堂va国产| 美女被艹到高潮喷水动态| 亚洲av.av天堂| 日韩亚洲欧美综合| 国产毛片a区久久久久| 久久久久久久午夜电影| 色尼玛亚洲综合影院| 亚洲欧美日韩无卡精品| 1024手机看黄色片| 内射极品少妇av片p| 国产精品日韩av在线免费观看| av黄色大香蕉| eeuss影院久久| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 欧美区成人在线视频| 在线国产一区二区在线| 伦理电影大哥的女人| 国产精品三级大全| 久久久久久久久久久丰满 | 熟女人妻精品中文字幕| 99视频精品全部免费 在线| 欧美激情在线99| 欧美激情国产日韩精品一区| 亚洲精品色激情综合| 久久99热6这里只有精品| 在线观看舔阴道视频| 国产av不卡久久| 一本精品99久久精品77| 久久国产乱子免费精品| 一进一出抽搐动态| 特级一级黄色大片| 日韩欧美三级三区| 国产精品伦人一区二区| 欧美一区二区精品小视频在线| 深夜精品福利| 日韩精品有码人妻一区| 俺也久久电影网| 特级一级黄色大片| av在线天堂中文字幕| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 香蕉av资源在线| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 村上凉子中文字幕在线| 亚洲四区av| h日本视频在线播放| 乱人视频在线观看| 国内精品久久久久精免费| www.色视频.com| 美女高潮的动态| 12—13女人毛片做爰片一| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| netflix在线观看网站| 香蕉av资源在线| 久久午夜亚洲精品久久| 国产中年淑女户外野战色| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 国产精品三级大全| 久久久精品大字幕| 热99在线观看视频| 午夜福利成人在线免费观看| 男女啪啪激烈高潮av片| av女优亚洲男人天堂| 精品福利观看| 国产精品三级大全| 成人一区二区视频在线观看| 日本色播在线视频| 欧美黑人巨大hd| 国产探花极品一区二区| 亚洲精品国产成人久久av| 日韩大尺度精品在线看网址| 亚洲欧美日韩高清在线视频| av在线观看视频网站免费| 午夜福利视频1000在线观看| 国产精品98久久久久久宅男小说| 一级毛片久久久久久久久女| 99热精品在线国产| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 在线观看美女被高潮喷水网站| 欧美潮喷喷水| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 欧美极品一区二区三区四区| 一进一出抽搐gif免费好疼| 一区二区三区四区激情视频 | 97超视频在线观看视频| 免费看日本二区| 神马国产精品三级电影在线观看| 午夜精品在线福利| 麻豆成人av在线观看| 在线观看午夜福利视频| 伦理电影大哥的女人| 欧美zozozo另类| 少妇的逼水好多| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产视频一区二区在线看| 99久久无色码亚洲精品果冻| 少妇高潮的动态图| 99久久无色码亚洲精品果冻| 99久久九九国产精品国产免费| 久久99热这里只有精品18| 免费黄网站久久成人精品| eeuss影院久久| 老司机午夜福利在线观看视频| 久久久午夜欧美精品| 久9热在线精品视频| 国产亚洲精品久久久久久毛片| а√天堂www在线а√下载| 在线播放无遮挡| 99在线人妻在线中文字幕| 日韩大尺度精品在线看网址| 99久久中文字幕三级久久日本| 内地一区二区视频在线| eeuss影院久久| 精品日产1卡2卡| 2021天堂中文幕一二区在线观| 久久99热6这里只有精品| 亚洲乱码一区二区免费版| 久久久久性生活片| 精品人妻1区二区| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 悠悠久久av| 51国产日韩欧美| 波多野结衣高清无吗| 日本黄色片子视频| 人人妻人人澡欧美一区二区| 亚洲国产色片| 国产午夜福利久久久久久| 男插女下体视频免费在线播放| 成人一区二区视频在线观看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 天堂动漫精品| 国产av麻豆久久久久久久| 国产精品爽爽va在线观看网站| 看黄色毛片网站| 成人特级av手机在线观看| 国产探花在线观看一区二区| 亚洲无线在线观看| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 欧美人与善性xxx| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 在线a可以看的网站| 午夜福利视频1000在线观看| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 午夜日韩欧美国产| 亚洲精品亚洲一区二区| 可以在线观看的亚洲视频| 色哟哟哟哟哟哟| 在线观看美女被高潮喷水网站| 高清在线国产一区| avwww免费| 亚洲精品456在线播放app | 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 无遮挡黄片免费观看| 久久久国产成人免费| 一个人看的www免费观看视频| а√天堂www在线а√下载| 久久久久久久久中文| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 国产在线精品亚洲第一网站| 丰满人妻一区二区三区视频av| 一本精品99久久精品77| 国产精品,欧美在线| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 又粗又爽又猛毛片免费看| 无人区码免费观看不卡| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 国产精品不卡视频一区二区| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 美女被艹到高潮喷水动态| 18禁在线播放成人免费| 美女被艹到高潮喷水动态| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 国产激情偷乱视频一区二区| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 欧美激情国产日韩精品一区| 国产私拍福利视频在线观看| 久久国产精品人妻蜜桃| 国产伦精品一区二区三区视频9| 午夜久久久久精精品| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 亚洲三级黄色毛片| 男女边吃奶边做爰视频| 午夜日韩欧美国产| 日本免费a在线| 淫妇啪啪啪对白视频| 国产伦精品一区二区三区四那| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 看片在线看免费视频| 俄罗斯特黄特色一大片| 久久久久久久亚洲中文字幕| 久久精品影院6| 亚洲成av人片在线播放无| 18禁在线播放成人免费| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 亚洲av二区三区四区| 亚洲va在线va天堂va国产| 国内精品美女久久久久久| 国产人妻一区二区三区在| 最好的美女福利视频网| 女人被狂操c到高潮| 国产高清激情床上av| 国产成人a区在线观看| 天堂√8在线中文| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片 | 高清在线国产一区| 国产成年人精品一区二区| 可以在线观看毛片的网站| 最近视频中文字幕2019在线8| 简卡轻食公司| 国产成人a区在线观看| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 亚洲午夜理论影院|