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题名MAA-Net:胃部肿瘤分割与T分期算法
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作者
周意龙
卫子然
蔡清萍
高永彬
马硕
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
上海长征医院普外二科
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第16期226-233,共8页
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基金
上海市科委重点项目(18411952800)。
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文摘
计算机断层扫描技术(computed tomography,CT)在胃部疾病的早期筛查、临床诊断、术前预测、术后评估等方面发挥重要作用,是医生诊断胃部疾病的重要依据。针对胃部组织形变大、结构复杂,难以精确地对病灶进行分割和T分期的问题,提出了一种多任务卷积神经网络MAA-Net。这种新型的方法包含两条主线:一条主线在多输入的U型结构中进行胃部肿瘤的分割;另一条主线采用密集空洞卷积模块提取深层的特征信息进行胃癌的T分期。针对肿瘤分割精度低的问题,提出了自适应特征融合模块。为了改善小目标的分割和梯度变化,分别提出了注意力机制和混合损失函数。对所提方法进行定量定性的评估和分析,结果表明,所提方法优于同类方法。这种方法若作为胃癌早期检测的工具,可以有效地缓解医生的压力并及时帮助患者。
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关键词
胃部肿瘤分割
胃癌T分期
密集空洞卷积
自适应特征融合
混合损失函数
注意力机制
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Keywords
gastric tumor segmentation
T staging of gastric cancer
dense dilated convolution
adaptive feature fusion
fusion loss function
attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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