【摘 要】
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血管的分割对疾病的诊断和手术规划具有重要意义,因此肝脏血管自动分割任务一直是医学图像领域中备受关注的话题。本文主要研究目标是从电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像中的肝脏区域自动分割肝血管,由于CT图像对比度低、噪声多,成像质量不稳定,且肝脏血管形状复杂,导致现有模型分割性能难以满足实际需求。而且目前公开的肝脏数据集较少,血管标签质量粗糙,阻碍了肝脏血管分割算法的
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血管的分割对疾病的诊断和手术规划具有重要意义,因此肝脏血管自动分割任务一直是医学图像领域中备受关注的话题。本文主要研究目标是从电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像中的肝脏区域自动分割肝血管,由于CT图像对比度低、噪声多,成像质量不稳定,且肝脏血管形状复杂,导致现有模型分割性能难以满足实际需求。而且目前公开的肝脏数据集较少,血管标签质量粗糙,阻碍了肝脏血管分割算法的研究。现有的血管分割方法主要是基于传统图像特征提取的分割方法和深度学习的方法。基于图像特征提取的方法通过对肝脏血管图像提取特征,获取血管像素级信息,利用不同的机器学习算法区分出血管和非血管。为了匹配肝脏血管复杂的特性、提高分割图像精度,需要结合多种有效的特征提取方法。深度学习分割方法通过大量数据训练网络获取血管特征间非线性联系,自主学习分割血管,但存在分割出的血管不连续,血管内部有孔洞,小尺度血管漏分割等问题。考虑到医生处理医学影像时更多的是借助三维数据的连续性更直观更准确地分析二维图像的病理信息,这对数据质量的要求更高,所以在血管自动分割方面,深度学习依旧有很大的研究空间。本文针对上述问题,分别基于传统机器学习和深度学习方法对肝脏血管自动分割算法进行研究。首先提出了一种传统的基于图像特征提取的分割算法,该算法削减了对大量血管标签依赖性,由XGBoost分类器识别血管像素点得到分割结果,再用马尔可夫随机场精细化分割结果,其中提供给分类器的特征是从用于图像处理的22个滤波器中获得的。在公开数据集3D-IRCADb上进行的实验表明,所提出的模型产生的平均Dice得分为0.534,明显优于从现有的传统机器学习方法获得的结果。该方法用在新构建的数据集上,Dice指标提升至0.688,表明新构建的数据集的优势和该模型在数据有限的情况下对肝血管识别是有效的。其次,针对现有的深度学习模型中常见的多次下采样结构降低了细小血管分割精度的问题,本文提出一种仅使用一次下采样后紧接多次上采样的双向缩放深度学习模型。其中下采样放大感受野,得到高级特征,上采样模块放大血管细节,在模型中增加注意力模块用来捕获血管的自然连通性。实验结果表明,所提出的方法在血管分割上取得了很大的进步,所提出的方法能够有效提高血管分割精度,在数据集3D-IRCADb上Dice达到0.541,在新构建的数据集获得的Dice更是达0.704。显然,新构建的数据集以及双向缩放方案有望用于制定更准确的血管分割模型。
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