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基于多尺度特征感知的胸腔图像危及器官分割
被引量：
7
1
作者
邓仕俊
汤红忠
+2 位作者
曾黎
曾淑英
张东波
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期701-711,共11页
医学图像危及器官自动分割是计算机辅助诊断中的重要组成部分,对辅助医生高质高效完成放射治疗有着极其重要的作用。胸腔CT图像对比度低,且各器官之间重叠交错、边界模糊,使得危及器官的精确分割具有较大的挑战性。提出一种多尺度特征...
医学图像危及器官自动分割是计算机辅助诊断中的重要组成部分,对辅助医生高质高效完成放射治疗有着极其重要的作用。胸腔CT图像对比度低,且各器官之间重叠交错、边界模糊,使得危及器官的精确分割具有较大的挑战性。提出一种多尺度特征感知的编码-解码网络模型(FA-Unet),实现胸腔CT图像危及器官的分割。针对胸腔中四类器官大小差异的问题,首先构建了输入感知模型,提取图像中各器官的多尺度特征。为了弥补编码与解码之间的语义鸿沟,在解码-编码中融入改进的inception模块。用空间金字塔卷积(ESP)与金字塔池化(PSP)模块代替传统的串行卷积运算,使得网络模型更为轻量化,在一定程度上缓解数据量不足带来的过拟合问题。采用一种联合Dice系数与交叉熵的损失函数训练分割网络,可解决胸腔CT图像中类别不平衡的问题。最后,在2019年ISBI发布的Seg THOR数据集上验证模型的有效性,该数据集共包括40例肺癌或霍奇金淋巴瘤患者的胸腔CT图像7 390张。实验结果表明,胸腔CT图像各器官分割的Dice系数分别为食道0.793 2、心脏0.935 9、气管0.854 9、主动脉0.889 0,Hausdorff距离分别为食道1.420 7、心脏0.212 4、气管0.627 3、主动脉0.887 0。结果表明,与同类型分割网络相比,模型可获得较好的分割性能,尤其在小目标器官的分割上取得竞争性优势。
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关键词
胸腔CT图像
危及器官分割
多尺度特征感知
FA-Unet
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题名
基于多尺度特征感知的胸腔图像危及器官分割
被引量：
7
1
作者
邓仕俊
汤红忠
曾黎
曾淑英
张东波
机构
湘潭大学自动化与电子信息学院
湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期701-711,共11页
基金
湖南省自然科学基金(2020JJ4588,2020JJ4090)
智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学)开放课题(2020ICIP06)。
文摘
医学图像危及器官自动分割是计算机辅助诊断中的重要组成部分,对辅助医生高质高效完成放射治疗有着极其重要的作用。胸腔CT图像对比度低,且各器官之间重叠交错、边界模糊,使得危及器官的精确分割具有较大的挑战性。提出一种多尺度特征感知的编码-解码网络模型(FA-Unet),实现胸腔CT图像危及器官的分割。针对胸腔中四类器官大小差异的问题,首先构建了输入感知模型,提取图像中各器官的多尺度特征。为了弥补编码与解码之间的语义鸿沟,在解码-编码中融入改进的inception模块。用空间金字塔卷积(ESP)与金字塔池化(PSP)模块代替传统的串行卷积运算,使得网络模型更为轻量化,在一定程度上缓解数据量不足带来的过拟合问题。采用一种联合Dice系数与交叉熵的损失函数训练分割网络,可解决胸腔CT图像中类别不平衡的问题。最后,在2019年ISBI发布的Seg THOR数据集上验证模型的有效性,该数据集共包括40例肺癌或霍奇金淋巴瘤患者的胸腔CT图像7 390张。实验结果表明,胸腔CT图像各器官分割的Dice系数分别为食道0.793 2、心脏0.935 9、气管0.854 9、主动脉0.889 0,Hausdorff距离分别为食道1.420 7、心脏0.212 4、气管0.627 3、主动脉0.887 0。结果表明,与同类型分割网络相比,模型可获得较好的分割性能,尤其在小目标器官的分割上取得竞争性优势。
关键词
胸腔CT图像
危及器官分割
多尺度特征感知
FA-Unet
Keywords
thoracic CT image
segmentation of organs at risk
multi-scale feature-aware
feature-aware encoding-decoding network(FA-Unet)
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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作者
出处
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1
基于多尺度特征感知的胸腔图像危及器官分割
邓仕俊
汤红忠
曾黎
曾淑英
张东波
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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