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题名结合切片上下文信息的多阶段胰腺定位与分割
被引量：4
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作者
王瑞豪
刘哲
宋余庆
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期706-715,共10页
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基金
国家自然科学基金(No.61976106,No.61772242,No.61572239)
国家博士后科研基金(No.2017M611737)
+1 种基金
江苏省六大人才高峰(No.DZXX-122)
镇江市卫生计生科技重点(No.SHW2017019)。
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文摘
当前基于深度学习的胰腺分割主要存在以下问题:(1)胰腺的解剖特异性导致深度网络模型容易受到复杂多变背景的干扰;(2)传统两阶段分割方法在粗分割阶段将整张CT图像作为输入,导致依赖粗分割结果得到的定位不够准确;(3)传统两阶段分割方法忽略了切片间的上下文信息,限制了定位和后续分割结果的提升.针对上述问题,本文提出了结合切片上下文信息的多阶段胰腺定位与分割方法.第一阶段利用解剖先验定位粗略缩小输入区域;第二阶段先使用所设计的DASU-Net进行粗略分割,接着利用切片上下文信息优化分割结果;第三阶段使用单张切片定位进一步减少不相关背景,并使用DASU-Net完成精细分割.实验结果表明,本文所提方法能够有效提高胰腺分割的准确率.
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关键词
胰腺分割
多阶段分割
切片上下文信息
解剖先验定位
单张切片定位
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Keywords
pancreas segmentation
multi-stage segmentation
slices context information
anatomical prior locating
single slice locating
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于循环显著性校准网络的胰腺分割方法
被引量：1
- 2
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作者
邱成健
刘青山
宋余庆
刘哲
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
南京信息工程大学自动化学院
江苏省大数据分析技术重点实验室
大气环境与装备技术协同创新中心
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期2703-2717,共15页
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基金
国家自然科学基金(61976106,61772242,61572239)
中国博士后科学基金(2017M611737)
+1 种基金
江苏省六大人才高峰计划(DZXX-122)
江苏省研究生科研创新计划(KYCX21_3374)资助。
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文摘
胰腺的准确分割对于胰腺癌的识别和分析至关重要.研究者提出通过第一阶段粗分割掩码的位置信息缩小第二阶段细分割网络输入的由粗到细分割方法,尽管极大地提升了分割精度,但是在胰腺分割过程中对于上下文信息的利用却存在以下两个问题:1)粗分割和细分割阶段分开训练,细分割阶段缺少粗分割阶段分割掩码信息,抑制了阶段间上下文信息的流动,导致部分细分割阶段结果无法比粗分割阶段更准确;2)粗分割和细分割阶段单批次相邻预测分割掩码之间缺少信息互监督,丢失切片上下文信息,增加了误分割风险.针对上述问题,提出了一种基于循环显著性校准网络的胰腺分割方法.通过循环使用前一阶段输出的胰腺分割掩码作为当前阶段输入的空间权重,进行两阶段联合训练,实现阶段间上下文信息的有效利用;提出卷积自注意力校准模块进行胰腺预测分割掩码切片上下文信息跨顺序互监督,显著改善了相邻切片误分割现象.提出的方法在公开的数据集上进行了验证,实验结果表明其改善误分割结果的同时提升了平均分割精度.
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关键词
胰腺分割
阶段上下文信息
切片上下文信息
卷积自注意力
校准模块
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Keywords
Pancreas segmentation
stage context information
inter-slice context information
convolutional self-attention
calibration module
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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]
R735.9
[医药卫生—肿瘤]
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