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题名基于2.5D网络和尺度注意力感知的肝脏与肿瘤分割
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作者
李家健
黄国恒
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机构
广东工业大学计算机学院
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出处
《计算机科学与应用》
2022年第1期199-210,共12页
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文摘
深度学习技术已被广泛应用在肝脏与肿瘤的分割任务中。但是,现有的3D网络模型大都忽略了医学图像横断面的像素距离过大的问题,直接使用3D卷积操作难以学习到准确的三维空间信息。此外,肿瘤形状大小高度可变的特点使得分割肿瘤更具挑战性。针对第一个问题,本文提出改进后的2.5D ResNet34对肝脏和肿瘤特征进行编码,提高模型对三维空间信息的建模能力。同时,利用DSC损失函数来提高模型对整体结构的分割能力。针对第二个问题,本文提出尺度注意力感知模块,通过建模不同尺度特征下的局部和全局三维空间信息,以有效地整合低级上下文信息和高级区域语义信息,从而实现精准的肝脏和肿瘤分割。本文所提出的方法在Liver Tumor Segmentation (LiTS)数据集上测试了肝脏与肿瘤的分割性能,其中肝脏分割的DSC为96.4%,肿瘤分割的DSC为72.3%,并与近三年的模型相比,本文提出的方法在肝脏和肿瘤分割中表现最好。
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关键词
2.5d网络
尺度注意力感知
语义分割
CT图像
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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