基于2D/3D U-plus-net的心脏自动分割

目的:利用2D/3D U-plus-net提高心脏自动分割的准确率。方法:收集郑州大学第一附属医院60例患者胸部扫描CT图像(数据A)及中国科学技术大学附属第一医院45例患者胸部扫描CT图像(数据B)。基于改进的AlexNet将CT图像分为两类:心脏CT图像和无心脏CT图像。在2D/3D U-net拓扑结构基础上,通过减小网络深度、在长连接中增加新节点、增加解码器中卷积次数的方法,得到改进后的2D/3D U-plus-net;将靠近腹部的心脏CT图像(图像张数由预实验决定)输入3D U-plus-net,其余图像输入2D U-plus-net;采用5倍交叉验证法对模型进行训练及测试。最后通过Dice系数、HD95和平均表面距离(MSD)评估自动分割精度。结果:数据A自动分割的Dice系数为0.941±0.012,MSD为(3.918±0.201)mm,HD95为(5.863±0.561)mm;数据B自动分割的Dice系数为0.934±0.014,MSD为(4.112±0.320)mm,HD95为(6.035±0.659)mm。结论:基于2D/3D U-plus-net的分割方法提高了心脏自动分割准确率。