【摘 要】
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肝脏作为人体最重要的器官之一,时刻承担着人体排毒代谢的功能,其健康十分重要。我国是肝癌大国,肝癌的发病率一直居高不下,此外肝癌晚期存活率远低于早期,如果能在早期发现病情可以极大地提升患者存活率,因此肝癌的早期筛查十分有必要。计算机断层成像,也称为CT,是目前应用于肝脏疾病检测最常见和有效的医学影像技术。传统方式中,肝癌的早筛与术前诊断,都需要医生借助CT了解肿瘤的形状、大小和位置等信息,才能完成肿
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肝脏作为人体最重要的器官之一,时刻承担着人体排毒代谢的功能,其健康十分重要。我国是肝癌大国,肝癌的发病率一直居高不下,此外肝癌晚期存活率远低于早期,如果能在早期发现病情可以极大地提升患者存活率,因此肝癌的早期筛查十分有必要。计算机断层成像,也称为CT,是目前应用于肝脏疾病检测最常见和有效的医学影像技术。传统方式中,肝癌的早筛与术前诊断,都需要医生借助CT了解肿瘤的形状、大小和位置等信息,才能完成肿瘤的分割任务,这不仅耗时耗力,也依赖于医生的临床经验。根据以上背景,为了能高效、自动地完成肝脏病变分割,本文提出了一种基于深度学习的肝脏病变分割模型,并对其进行了深入地研究。本文的主要工作和创新点如下:（1）构建一个高质量肝脏CT数据集。当前肝脏CT公开数据集相对缺乏,同时已有的公开数据集在质量上也存在一定问题,为此与三甲医院影像科专家进行合作标注,得到200套平扫与增强期混合的腹部CT图像。通过多种方法验证,在自建数据集中的Dice得分比当前最好的肝脏CT公开数据集平均高15%,体现了自建数据集的质量。（2）提出一种基于U-net的改进网络结构,将U-net与Res Ne St网络相结合,提高模型特征提取能力。针对自建数据集中多期相混合数据,提出了一种域适应性模块,同时提出了一种新的注意力机制模块,能更加准确地对重要特征进行提取。新提出的网络达到了93.76%的Dice得分,比当前最先进的方法提高了0.11%。（3）为进一步提高肝脏病变分割精度,在上述网络的基础上,结合多任务学习,提出了一种分类辅助任务网络结构和假阳性过滤算法,大大降低了模型预测中的假阳性病例,最终达到94.23%的Dice得分。上述方法经过了大量对比实验和消融实验的验证,结果充分证明了所提模型和模块的有效性和正确性。
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