基于残差双注意力U-Net模型的rCT图像囊肿肾脏自动分割

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人体肾脏存在形状的多样性和解剖学的复杂性,囊肿病变也会导致肾脏形状发生大幅变化.为应对CT图像囊肿肾脏自动分割存在的诸多挑战,提出一种新型深度分割网络模型.该模型设计有带残差连接的双注意力模块,在残差结构的基础上,联合空间注意力和通道注意力机制自适应学习更加有效的特征表达.依据U-Net架构,以残差双注意力模块为基础模块构建编码器和解码器,设置层级间的跳跃连接,使网络能够更加关注肾脏区域特征,有效应对肾脏的形状变化.为了验证所提模型的有效性,从医院共采集79位肾囊肿患者的CT图像进行训练和测试,实验结果表明该模型能够准确分割CT图像切片中的肾脏区域,且各项分割指标优于多个经典分割网络模型.
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