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针对左心室在心脏图像中面积较小,且存在样本数量不平衡等问题,将一种基于Tversky系数的损失函数应用于心脏左心室分割模型训练。在分割模型中加入注意力模块,当低层特征向高层特征传递图像语义信息时,抑制低层特征图中与分割目标不相关区域,减少这些区域对分割结果的干扰。将以上两种方法结合应用到多输入多输出的全卷积神经网络中,获得心脏左心室图像分割结果。实验结果表明,改进后的算法在原有基础上Dice系数提高了3.3%,召回率提高了4.8%。