【摘 要】
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胰腺癌因其难发现、预后差、发病率高、死亡率高等特点被人们称为“癌症之王”,如果能在早期诊断出胰腺的病变的情况进行干预性治疗可以有效防止其继续恶化。由于影像科资源的限制,大量腹部CT样本图像得不到及时查阅,因此计算机辅助诊断系统逐渐被应用到医学影像领域,其中医学图像分割成为计算机辅助诊断系统的关键技术。但是,由于胰腺器官在CT图像中体积占比较小、形状复杂多变、与周围器官的形态极其相似等特点使得胰腺分
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胰腺癌因其难发现、预后差、发病率高、死亡率高等特点被人们称为“癌症之王”,如果能在早期诊断出胰腺的病变的情况进行干预性治疗可以有效防止其继续恶化。由于影像科资源的限制,大量腹部CT样本图像得不到及时查阅,因此计算机辅助诊断系统逐渐被应用到医学影像领域,其中医学图像分割成为计算机辅助诊断系统的关键技术。但是,由于胰腺器官在CT图像中体积占比较小、形状复杂多变、与周围器官的形态极其相似等特点使得胰腺分割技术的性能难以达到临床要求。本文为了解决胰腺分割模型中胰腺细节容易丢失和模型难以融入更大感受野的全局信息的问题进行了腹部CT图像胰腺器官分割方法研究,本文的贡献主要有以下两点:（1）本文提出了一种基于高分辨率循环门控融合网络的胰腺分割模型,该模型由一个胰腺定位网络和一个胰腺分割网络组成。在定位网络中,本文利用胰腺在CT图像的空间位置分布和胰腺形状的先验信息,提出了SLAM模块和Pancreas-Anchor锚框来辅助网络进行胰腺定位,在NIH数据集和MSD数据集上能够分别以99.51%和98.82%的高召回率对胰腺进行定位。在分割网络中,针对现有方法在编码阶段进行下采样时胰腺特征图的分辨率降低导致丢失胰腺细节信息的问题,本文将HRNet扩展到3D HRNet以进行胰腺特征提取,创新性地提出了将特征图视为时序的RGF头进行特征融合。该方法在NIH数据集和MSD数据集上的平均DSC指标分别为85.82±4.01%和84.22±5.91%,分割性能优于现有的胰腺分割方法,验证了在胰腺分割模型中需要维持胰腺编码高分辨率特征图的重要性。（2）本文提出了一种基于多级语义引导注意力机制的胰腺分割方法。在现有胰腺分割方法大都采用注意力机制来增大模型的感受野从而抑制不相关的背景区域,但是胰腺区域本身较小,使得较浅的网络模型难以融入胰腺的全局信息。本文创新性地提出了一种将解码阶段中感受野更大的特征图用来引导编码阶段的MuSGAM模块,并将MuSGAM模块添加到VNet模型上进行了胰腺分割的实验。实验结果表明该模型在NIH数据集和MSD数据集上的平均DSC指标表现为85.68±4.16%和84.03±6.22%,验证了MuSGAM模块的有效性,说明本文提出的MuSGAM模块可以在模型中有效地融入更大感受野的全局信息,该方法的分割性能优于其他基于注意力机制的方法。
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