【摘 要】
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肝脏是人体最重要的器官之一,近年来,肝脏疾病的发病率呈现出逐步递增的趋势,对人类的生命健康造成严重威胁。研究表明,肝脏在CT影像中呈现出的大小、轮廓可为医生诊断肝脏疾病提供参考意见。临床中,通常由影像科医生根据先验知识手动勾画肝脏轮廓,但这一过程消耗大量时间,并且严重依赖医生的个人经验。因此,研究能够自动且准确地分割肝脏轮廓的计算机算法对临床诊断具有十分重要的现实意义。深度学习技术可以从海量的数据
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肝脏是人体最重要的器官之一,近年来,肝脏疾病的发病率呈现出逐步递增的趋势,对人类的生命健康造成严重威胁。研究表明,肝脏在CT影像中呈现出的大小、轮廓可为医生诊断肝脏疾病提供参考意见。临床中,通常由影像科医生根据先验知识手动勾画肝脏轮廓,但这一过程消耗大量时间,并且严重依赖医生的个人经验。因此,研究能够自动且准确地分割肝脏轮廓的计算机算法对临床诊断具有十分重要的现实意义。深度学习技术可以从海量的数据中自动学习特征,省去人工提取特征的步骤,在处理医学图像分割任务时展现出明显的优势,如何利用深度学习技术为医学图像建立计算精度高、处理速度快的自动分割算法是当前的研究热点与难点。本文以腹部三维CT扫描数据的横断面切片为研究对象,采用基于注意力机制的卷积神经网络来研究肝脏的自动分割算法。研究目标是利用合适的卷积神经网络模型从二维的切片图像中精确地分割出完整的肝脏器官,本文的主要工作和创新点如下:（1）提出一种基于空间注意力机制和多尺度特征融合的肝脏分割模型—OC-DR-UNet。为了提升U-Net模型在肝脏上的分割性能,避免模型在训练过程中出现退化现象,并降低模型的参数量,本文提出将U-Net模型中的连续卷积模块替换为基于深度可分离卷积的残差模块,并设计出新的主干网络DR-UNet。其次,为了帮助模型捕获缺失的上下文信息,本文在主干网络中加入了基于空间注意力机制和多尺度特征融合的模块—ASP-OC,该模块的加入帮助网络提取肝脏的多尺度特征并聚合像素间的空间依赖关系,改进后的网络模型被命名为OC-DR-UNet。在3Dircadb和CHAOS数据库上测试OC-DR-UNet模型的性能,实验结果验证了该模型能够精确分割CT影像中的肝脏组织。（2）提出一种基于通道注意力机制的肝脏分割模型—CA-DR-UNet。针对编码器-解码器框架的长距离跳跃连接结构带来的语义鸿沟问题,本文设计了一种嵌入位置信息的通道注意力模块CA-AM,并将该模块引入对长距离跳跃连接结构的改进中,提出了CA-DR-UNet模型,该模型利用CA-AM模块提取的通道间依赖关系和像素的空间位置关系,增强对肝脏区域特征的表示,抑制对无关区域特征的表示,旨在尽可能地缩小语义鸿沟。在3Dircadb和CHAOS数据库上对CA-DR-UNet模型分割肝脏的性能进行测试,实验结果证明该模型能够精确地分割出CT影像中的肝脏组织,同时也是一个轻量化的肝脏分割模型。
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