基于增强语义信息的CT图像胰腺分割算法研究

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计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术可以对胰腺器官的位置、形态和组织等信息清晰成像,是病灶准确定位、医生定量分析及提供解剖学结构研究的重要前提。通过计算机高效的影像处理能力,精准高效的从CT影像中分割胰腺器官,不仅可以辅助临床疾病诊断、更对肿瘤消融手术的制定有着十分重要的意义。本文通过分析临床医生认知CT影像胰腺器官的特点,从2D分割算法和3D分割算法两方面进行研究,提出基于增强语义信息的CT图像胰腺分割算法,主要的研究内容包括:(1)为了增强2D分割算法提取CT影像中胰腺语义信息的能力,提高胰腺分割精度,本文提出一种基于变分自编码器增强语义信息的胰腺分割算法。首先,引入变分自编码器使网络对深层语义特征进行重建,对输入图像的重建可以有效改善下采样导致的信息丢失问题;其次,通过注意力特征融合模块改进跳跃连接,使网络更加关注胰腺弱小器官区域。实验结果表明,该算法分割最高DSC值达到90.15%,并通过消融实验验证同时加入变分自编码器模块和注意力特征融合模块能达到最好的分割结果。(2)在2D胰腺分割算法中能够获得较为精准且快速的逐张切片分割的结果,因此一直备受关注。虽然2D分割结果的平均精度较高,但切片与切片之间缺乏上下文信息,每张切片的分割精度存在差异,致使切片间的分割连续性较差,从而在获得3D胰腺器官时表面的平滑性和连续性表现较弱。因此本文提出了基于改进V-Net的胰腺分割算法,融合切片内和切片间的信息,有效改善3D模型表面连续性和平滑性,提高预测模型的真实性。实验结果表明,该算法分割最高DSC系数能够达到85.52%,并通过消融实验验证注意力模块的有效性,以及使用DSC损失函数能够使网络模型达到最佳效果。(3)为了克服3D胰腺器官分割结果与原始标签存在欠分割或者过分割的现象,进一步提升胰腺3D模型分割的精度,因此在第三章算法的基础上加入形状约束,通过加入胰腺的骨架预测分支,实现多任务学习的目标,与位置信息共同优化网络模型的训练。实验结果表明,该算法分割最高DSC系数能够达到86.21%,并通过消融实验验证加入形状约束的有效性,并且有效的抑制欠分割或者过分割现象。虽然在现有的3D分割算法中,其算法的网络平均性能与2D分割算法的网络平均性能相比较低,但使用3D分割算法能够有效改善切片间的连续性和平滑性,为辅助医生疾病诊断提供更为真实可靠的决策依据。
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