【摘 要】
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乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤,临床研究表明动态对比度增强磁共振成像（DCE-MRI）能同时显示乳腺肿瘤的生理特征和解剖结构,是其诊断的有效工具。对乳腺DCE-MRI肿瘤区域的准确分割能够为肿瘤的临床诊疗和预后监测提供可靠依据,但由于乳腺肿瘤的位置大小形态表现各异,MRI图像对比度较低且分布噪声,导致肿瘤边界模糊不易识别,同时肿瘤尺寸过小,造成严重的类不平衡问题,这些都对乳腺DCE-MRI肿瘤区
【基金项目】
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国家自然科学基金（项目编号:61172167）；
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乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤,临床研究表明动态对比度增强磁共振成像（DCE-MRI）能同时显示乳腺肿瘤的生理特征和解剖结构,是其诊断的有效工具。对乳腺DCE-MRI肿瘤区域的准确分割能够为肿瘤的临床诊疗和预后监测提供可靠依据,但由于乳腺肿瘤的位置大小形态表现各异,MRI图像对比度较低且分布噪声,导致肿瘤边界模糊不易识别,同时肿瘤尺寸过小,造成严重的类不平衡问题,这些都对乳腺DCE-MRI肿瘤区域的精准分割带来极大挑战。针对以上问题,本文提出一种多尺度残差双域注意力融合网络和混合自适应权重损失函数用于乳腺DCE-MRI肿瘤区域的分割。首先,对乳腺DCE-MRI数据进行裁剪、增强、去噪、扩增和标准化等预处理操作。然后,设计一种多尺度残差双域注意力融合网络,该网络以多尺度卷积构成的多尺度残差块作为基本搭建模块,通过提取多尺度特征和优化梯度传播通道提高其识别不同尺寸目标的能力以及鲁棒性,同时融入双域注意力单元,引导网络更有效的提取有利特征以提高其边缘识别和边界保持的能力。其次,提出一种混合自适应权重损失函数用来改善网络优化方向,缓解正负样本极度不均衡的影响,调整对难易样本的关注度,引导网络更加关注难分类和难分割样本,提高其泛化能力。最后,将该网络和损失函数应用于乳腺DCE-MRI肿瘤区域分割任务中,通过对比实验验证分割网络、各模块及损失函数的有效性,并对实验结果进行分析。在由上海交通大学医学院附属瑞金医院获取的数据上进行的对比实验表明,本文提出的方法在乳腺DCE-MRI肿瘤区域分割任务上得到的Dice相似系数达到0.8063,所有分割指标均优于实验中的其他对比方法,文中提出的各模块和损失函数均有效提升了网络分割准确率,实验结果表明本文所提方法拥有更好的分割性能和更小的模型容量,具有一定的参考意义和临床应用价值。
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