基于非对称UNet网络的磁共振图像胃肠道语义分割方法研究

靶区和脏器的自动化标注是磁共振图像引导放疗的关键技术之一。研究了磁共振图像中胃肠道等空腔脏器语义分割的方法,在语义分割任务中,往往输入图象比输出图像复杂很多,假设网络的复杂度和输入输出的图像复杂度正相关,提出了一个12层的非对称UNet网络,把更多的网络参数放在编码器上,解码器的参数量只有编码器的三分之一。实验结果表明在UMWGI数据集上对胃、大肠、小肠的语义分割任务中,所提方法的DSC综合得分达到了0.856,Hausdorff_95得分达到了3.743,相同网络规模的条件下,优于对称结构的UNet网络和Transfomer网络,说明所提方法可以较好地完成磁共振图像中的胃肠道语义分割,边界分割也较为理想,为实现磁共振图像上胃肠道的自动化标注提供了可行方案。