【摘 要】
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为了控制放射治疗中辐射剂量和区域,减少放射治疗对人体正常组织和器官的损伤,需要精确勾画危及器官。放射科医生手动勾画的精度和速度极度依赖于专家经验,传统分割算法又难以同时实现头颈部多个器官的精准分割。因此,本文研究了头颈部多尺度器官的自动分割算法。首先,提出一种头颈部多器官自动分割模型——SAU-Net,该模型与U-Net类似,整体架构为加入残差连接和快捷连接的编码器-解码器架构。模型中引入压缩注意
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为了控制放射治疗中辐射剂量和区域,减少放射治疗对人体正常组织和器官的损伤,需要精确勾画危及器官。放射科医生手动勾画的精度和速度极度依赖于专家经验,传统分割算法又难以同时实现头颈部多个器官的精准分割。因此,本文研究了头颈部多尺度器官的自动分割算法。首先,提出一种头颈部多器官自动分割模型——SAU-Net,该模型与U-Net类似,整体架构为加入残差连接和快捷连接的编码器-解码器架构。模型中引入压缩注意力模块,以聚合多尺度上下文信息,鼓励不同尺度的器官内体素分组。通过Tversky损失函数抑制器官尺寸差异而引起的分割精度不平衡的问题。以DSC为评估指标,与3D U-Net和3D Res U-Net相比,SAU-Net的分割精度提高了13.7%和8.2%,推理速度比Focus Netv2提升了73%。为了平衡不同尺度器官的分割精度,本文改进上述模型提出SAU-Netv2。模型仅使用一次下采样运算,并且引入感受野模块。此外,模型的损失函数结合了边缘损失和互斥损失,不仅能够以部分监督的方式训练模型,而且还能够利用体素之间的先验信息。实验结果表明,SAU-Netv2的平均分割精度比3D UNet、3D Res U-Net和Anatomy Net分别高13.4%,10.5%和4.5%,而推理时间比Focus Netv2快63%。本文研究了头颈部多尺度器官CT图像的自动分割方法,提出的模型在分割精度和推理速度之间达到更好的平衡,更加适合于临床应用。
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