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基于前馈注意力ConvNeXt模型分割腹部CT中的胰腺
1
作者
张文瀚
王永雄
+1 位作者
曾福斌
曹洋森
《中国医学影像技术》
北大核心
2025年第3期466-472,共7页
目的观察基于融合前馈注意力(FA)ConvNeXt架构模型(SC 2-Net)用于分割腹部CT图中胰腺的价值。方法纳入80名健康成人(数据集1)及68例胰腺病变患者腹部3D CT图(数据集2)。向ConvNeXt网络模型中引入FA机制,在编码器部分引入可缩放卷积模块(...
目的观察基于融合前馈注意力(FA)ConvNeXt架构模型(SC 2-Net)用于分割腹部CT图中胰腺的价值。方法纳入80名健康成人(数据集1)及68例胰腺病变患者腹部3D CT图(数据集2)。向ConvNeXt网络模型中引入FA机制,在编码器部分引入可缩放卷积模块(SCB)和特征门控(FG)模块,建立并改进ConvNeXt模型,与其他模型(基于Transformer的Swin UNETR、nnFormer、UNETR、TransBTS模型,以及基于ConvNeXt的3D UX-NET模型)对比观察分割胰腺效果,并对加入的模块进行消融实验。结果SC 2-Net模型可准确分割胰腺,其在数据集1的戴斯相似系数(DSC)、95%豪斯多夫距离(HD95)及平均表面距离(MSD)分别为0.92±0.01、(1.08±0.05)mm及(2.12±0.01)mm,SC 2-Net分割胰腺的DSC及HD95均优于其他模型;在数据集2分别为0.82±0.03、(3.35±0.36)mm及(0.87±0.15)mm,均优于其他模型。SC 2-Net在2个数据集中均分割出完整胰腺,而其他模型均存在欠分割或误分割。FA模块加入基础网络后对分割效果产生了显著影响。结论SC 2-Net可提升分割腹部CT图中胰腺的效果。
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关键词
胰腺
体层摄影术
X线计算机
图像分割
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题名
基于前馈注意力ConvNeXt模型分割腹部CT中的胰腺
1
作者
张文瀚
王永雄
曾福斌
曹洋森
机构
上海理工
大学
光电信息与计算机工程学院
海军军医大学第一附属医院放疗科
出处
《中国医学影像技术》
北大核心
2025年第3期466-472,共7页
基金
海军军医大学第一附属医院基础医学研究专项(2023PY22)。
文摘
目的观察基于融合前馈注意力(FA)ConvNeXt架构模型(SC 2-Net)用于分割腹部CT图中胰腺的价值。方法纳入80名健康成人(数据集1)及68例胰腺病变患者腹部3D CT图(数据集2)。向ConvNeXt网络模型中引入FA机制,在编码器部分引入可缩放卷积模块(SCB)和特征门控(FG)模块,建立并改进ConvNeXt模型,与其他模型(基于Transformer的Swin UNETR、nnFormer、UNETR、TransBTS模型,以及基于ConvNeXt的3D UX-NET模型)对比观察分割胰腺效果,并对加入的模块进行消融实验。结果SC 2-Net模型可准确分割胰腺,其在数据集1的戴斯相似系数(DSC)、95%豪斯多夫距离(HD95)及平均表面距离(MSD)分别为0.92±0.01、(1.08±0.05)mm及(2.12±0.01)mm,SC 2-Net分割胰腺的DSC及HD95均优于其他模型;在数据集2分别为0.82±0.03、(3.35±0.36)mm及(0.87±0.15)mm,均优于其他模型。SC 2-Net在2个数据集中均分割出完整胰腺,而其他模型均存在欠分割或误分割。FA模块加入基础网络后对分割效果产生了显著影响。结论SC 2-Net可提升分割腹部CT图中胰腺的效果。
关键词
胰腺
体层摄影术
X线计算机
图像分割
Keywords
pancreas
tomography,X-ray computed
image segmentation
分类号
R576 [医药卫生—消化系统]
R445.3 [医药卫生—影像医学与核医学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于前馈注意力ConvNeXt模型分割腹部CT中的胰腺
张文瀚
王永雄
曾福斌
曹洋森
《中国医学影像技术》
北大核心
2025
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