【摘 要】
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肺癌是一种全球性的高危疾病,是导致人类死亡的恶性疾病之一。目前大多数基于深度学习的医疗图像分割技术在对模糊干扰区域（即类似肿瘤外观的非肿瘤区域以及与肿瘤外形不相似但属于肿瘤的区域）分割时表现不佳。因此本文提出了具有抗干扰特性的U型网络（Distraction-Sensitive U-Net,DSU-Net）来解决此类问题。DSU-Net是一个级联的网络结构,两个阶段的基准网络均为U-Net。Sta
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肺癌是一种全球性的高危疾病,是导致人类死亡的恶性疾病之一。目前大多数基于深度学习的医疗图像分割技术在对模糊干扰区域（即类似肿瘤外观的非肿瘤区域以及与肿瘤外形不相似但属于肿瘤的区域）分割时表现不佳。因此本文提出了具有抗干扰特性的U型网络（Distraction-Sensitive U-Net,DSU-Net）来解决此类问题。DSU-Net是一个级联的网络结构,两个阶段的基准网络均为U-Net。StageI的网络用来获得全局的分割结果后将其与图像的真实标注数据进行对比,得到了基准网络在当前数据集的干扰区域特征。然后将Stage-I得到的粗糙分割结果与原始图像连接,连接后的图像经过裁剪作为Stage-II的输入,在Stage-II进行局部分割。将Stage-I中得到的假阴性和假阳性区域（即干扰特征区域）作为StageII中干扰感知模型（Distraction Attention Module,DAM）的监督,在解码器的每一层使用DAM特征提取模块来获得假阴性及假阳性区域的特征信息,然后将这些特征信息进行增强后输入到DAM的注意力模块中来获取被激活假阴性和抑制假阳性后的特征图像。经过Stage-I的粗糙分割以及Stage-II中结合DAM模型进行的局部分割,我们得到了更为精确的分割结果。本工作使用MICCAI 2019挑战赛的肺癌公开数据集,对DSU-Net以及近年来表现优秀的五种U型网络模型进行横向对比。通过使用五种通用评估标准,验证了DSU-Net网络的分割性能。并且,为了证明DSU-Net每个模块对整个网络的影响,设计了消融实验,从而验证了DSUNet中每个模块的必要性。
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