【摘 要】
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腹壁疝是腹部手术的一种常见并发症,不能自愈,只能通过植入补片来治疗。中国每年有高达300万到500万腹壁疝患者,老年患者发病率甚至高达38%,比任何一种恶性肿瘤的发病率还要高。目前,临床上植入的补片大多是重量型补片,易导致慢性疼痛且复发率高;网眼稀疏、质地轻盈的轻量型补片以其优异的性能已逐步替代重量型补片。然而,作为一个植入的异物,轻量型补片的移位、皱缩仍然可能引起腹壁疝复发等并发症。因此,医生需
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腹壁疝是腹部手术的一种常见并发症,不能自愈,只能通过植入补片来治疗。中国每年有高达300万到500万腹壁疝患者,老年患者发病率甚至高达38%,比任何一种恶性肿瘤的发病率还要高。目前,临床上植入的补片大多是重量型补片,易导致慢性疼痛且复发率高;网眼稀疏、质地轻盈的轻量型补片以其优异的性能已逐步替代重量型补片。然而,作为一个植入的异物,轻量型补片的移位、皱缩仍然可能引起腹壁疝复发等并发症。因此,医生需要对植入的补片进行重新检查和评估,以发现与补片有关的并发症并指导手术和治疗。ABUS自动三维乳腺超声（Automated 3-D Breast Ultrasound）不仅成功地用于检测乳腺肿瘤,而且对于检测腹壁疝补片也十分出色,克服了传统检查方法的缺点。然而,ABUS产生的数据量非常大,人工审阅繁琐费时,很容易发生误诊和漏诊。为了解决这些问题,本文通过自建ABUS腹壁疝轻量型补片超声图像数据集,提出了使用深度学习的全自动检测定位和分割方法。主要的研究工作包括两部分。（1）考虑到超声图像的噪声和伪影等缺陷造成的定位困难,本文提出了一种基于CNN腹壁疝补片超声图像的检测定位算法,帮助临床医生提高补片定位的准确性和速度。以YOLOv3为基本框架,为了实现局部的细节特征与全局的语义特征相互结合,引入了空间金字塔池化结构;并采用迁移学习,提高网络的鲁棒性,减少过拟合。通过实验,本文算法的平均准确率（Mean average precision,m AP）达到90.15%,图像识别速度为33.2FPS/S,可以有效帮助医生快速检测和定位补片区域。（2）进一步本文提出了一种基于改进的U-Net腹壁疝补片超声图像的分割算法,用于对补片轮廓进一步的精确检测。本文以U-Net为基本框架,用特征提取能力更强的残差块（residual block,Res-block）代替主干网络的3×3卷积,并在跳跃连接加入注意力模块CBAM（Convolutional Block Attention Module）来提高对目标区域的特征提取。同时,采用ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块结合空洞卷积,有效融合多尺度信息,同时增加感受野,对腹壁疝补片的ABUS图像进行分割。最后,在这项工作中,增强的U-Net网络可以准确地分割出补片轮廓,DSC、HD、PA和MIOU指数分别为91.68%、4.21mm、87.43%、84.97%。该研究为腹壁疝补片的检测定位和分割提供了较为准确的结果,减轻了医生的工作强度,显著提高了诊断效率,对腹壁疝患者的二次诊断和治疗具有重要临床价值,为后续的腹壁疝补片的三维重建提供了坚实的基础。
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