基于区域特征的中心点追踪的颈动脉分割

颈动脉狭窄可能会引起缺血性脑卒中,早期识别颈动脉血管形态对于评估脑卒中发生风险具有重要意义。通过对颈动脉三维重建的研究,可以还原颈动脉的结构,对于研究脑血管疾病的成因及临床诊断与治疗有很大的帮助。本文针对CTA图像的特点,在管状结构CT值筛选和多尺度滤波图像增强的基础上,采用一种基于区域特征的中心点追踪的分割方法,并在2套CTA图像上进行了实验。初步结果表明,算法对于颈动脉血管大部分二维图像能够较好地分割。

基于半监督和多尺度级联注意力的超声颈动脉斑块分割方法

由于超声图像具有噪声强、质量低和边界模糊等特征,获取可靠的注释非常耗时费力,提出基于半监督和多尺度级联注意力的超声颈动脉斑块分割方法。首先,通过不确定性修正金字塔一致性(URPC)的半监督分割方法充分利用未标记数据训练模型减轻费时费力的标注压力。其次,提出一种基于边缘检测的双编码器结构,并利用边缘检测编码器辅助超声斑块图像特征编码器充分获取边缘信息;另外,设计了一个多尺度融合模块(MSFM),通过自适应融合多尺度特征改善提取不规则形状斑块的结果,并结合一个级联通道空间注意力(CCSA)模块更好地关注斑块区域;最后,在超声颈动脉斑块图像数据集上评估所提方法。实验结果表明,所提方法在该数据集上的Dice指标和交并比(IoU)指标比监督方法CA-Net(Comprehensive Attention convolutional neural Network)分别提升了约2.8和6.3个百分点,比半监督方法循环原型一致性学习(CPCL)分别提高了约1.8和1.3个百分点,所提方法可以有效提高超声颈动脉斑块图像的分割准确度。