基于多期相注意力融合网络的肝脏病灶CT影像分类研究

肝脏病灶是指肝脏疾病集中的部位或是综合病症、感染的主要部位。由于不同类型的多期相肝脏病灶计算机断层扫描(CT)影像存在异病同影或同病异影的情况,导致同一类型的CT影像结构变化较大,传统方法难以提取丰富的图像特征信息,肝脏病灶分类准确率有待提高。提出一种多期相注意力融合网络MAFNet,使用单期相分支表征单期相病灶图像特征,并在融合分支中采用中期融合的方式,融合单期相分支中提取出的特征映射,从而充分提取图像中不同层次的特征。利用多期相注意力模块提取单期相分支中肝脏病灶的加权特征,重新组织多期相肝脏病灶的特征映射,以保持不同单期相图像信息,表达3个期相影像的时序增强模式,得到更准确的分类结果。实验结果表明,基于该网络的分类方法能充分利用多期相肝脏CT影像的时序特征,有效捕捉同一患者不同期相的信息,肝脏病灶CT影像分类的平均准确率为90.99%。