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基于深度卷积和多层尺度特征融合的冠脉造影图像血管分割
1
作者
许洋
翟楠楠
+2 位作者
倪维臻
谭强
王金甲
《中国生物医学工程学报》
北大核心
2025年第1期34-42,共9页
冠状动脉造影是诊疗冠心病等心血管疾病的一种重要手段,快速而准确的血管分割对诊疗心血管疾病具有十分重要的意义。针对现有冠状动脉造影血管分割算法对细微血管的分割能力不强、分割血管的连通性较差、抗噪声及伪影能力弱等问题,本研...
冠状动脉造影是诊疗冠心病等心血管疾病的一种重要手段,快速而准确的血管分割对诊疗心血管疾病具有十分重要的意义。针对现有冠状动脉造影血管分割算法对细微血管的分割能力不强、分割血管的连通性较差、抗噪声及伪影能力弱等问题,本研究吸取了Transformer结构长距离依赖与跨域跳转连接的优点,分别采用上下文分层聚合和多尺度特征融合的方法,对U型分割网络进行改进,称HAM-UNet。首先,采取必要的图像预处理方法,对原有的冠脉造影图像进行一些特征强化,并扩大了实验数据;然后,将预处理好的图片以HAM-UNet的方法进行分割。编码器同时结合深度卷积与残差结构,可以高效的捕获全局特征并有效增强网络细节感知力,提升分割精度的同时提高分割连通性。解码器进行了多尺度的特征融合,并且加入上采样跳转连接,网络的全局感知得到提高,有效降低了无关信息的影响。所使用数据集来自于天津市医科大学总医院的221张图像和秦皇岛市第一医院的494张图像,在两个数据集上,HAM-UNet算法的准确率分别为0.983和0.998,IOU分别为0.857和0.908,Dice分数分别为0.842和0.883;综合分割性能比U-Net和Att-UNet等算法有较大提升。
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关键词
图像
分割
冠脉造影图像分割
U-Net
深度卷积
多层尺度融合
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题名
基于深度卷积和多层尺度特征融合的冠脉造影图像血管分割
1
作者
许洋
翟楠楠
倪维臻
谭强
王金甲
机构
燕山大学信息科学与工程学院
智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学)
长三角哈特机器人产业技术研究院
秦皇岛市第一医院心内科
出处
《中国生物医学工程学报》
北大核心
2025年第1期34-42,共9页
基金
安徽省机器视觉检测与感知重点实验室开放基金(KLMVI-2023-HIT-13)
智能机器人湖北省重点实验室开放基金(HBIR202208)
燕山大学秦皇岛市第一医院医工交叉特色专项培育项目(2022-09)。
文摘
冠状动脉造影是诊疗冠心病等心血管疾病的一种重要手段,快速而准确的血管分割对诊疗心血管疾病具有十分重要的意义。针对现有冠状动脉造影血管分割算法对细微血管的分割能力不强、分割血管的连通性较差、抗噪声及伪影能力弱等问题,本研究吸取了Transformer结构长距离依赖与跨域跳转连接的优点,分别采用上下文分层聚合和多尺度特征融合的方法,对U型分割网络进行改进,称HAM-UNet。首先,采取必要的图像预处理方法,对原有的冠脉造影图像进行一些特征强化,并扩大了实验数据;然后,将预处理好的图片以HAM-UNet的方法进行分割。编码器同时结合深度卷积与残差结构,可以高效的捕获全局特征并有效增强网络细节感知力,提升分割精度的同时提高分割连通性。解码器进行了多尺度的特征融合,并且加入上采样跳转连接,网络的全局感知得到提高,有效降低了无关信息的影响。所使用数据集来自于天津市医科大学总医院的221张图像和秦皇岛市第一医院的494张图像,在两个数据集上,HAM-UNet算法的准确率分别为0.983和0.998,IOU分别为0.857和0.908,Dice分数分别为0.842和0.883;综合分割性能比U-Net和Att-UNet等算法有较大提升。
关键词
图像
分割
冠脉造影图像分割
U-Net
深度卷积
多层尺度融合
Keywords
image segmentation
coronary angiography image segmentation
U⁃Net
deep convolution
multi⁃scale fusion
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度卷积和多层尺度特征融合的冠脉造影图像血管分割
许洋
翟楠楠
倪维臻
谭强
王金甲
《中国生物医学工程学报》
北大核心
2025
0
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