【摘 要】
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在脑部CT血管造影成像（Computed Tomography Angiography,CTA）图像中对脑颈动脉供血区域进行分区,对于脑梗死和脑肿瘤等疾病的诊断和治疗非常重要。目前广泛使用人工对脑颈动脉供血区域进行分区的方法,存在对医生专业水平要求高且质量难以控制和效率低的问题。针对人工分区方法的缺点,提出一种全自动的基于CTA图像的脑颈动脉供血分区方法,先使用深度学习网络自动标记出脑颈动脉的不同
【基金项目】
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华中科技大学计算机学院医学图像信息研究中心与联影医疗的联合实验室合作项目；
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在脑部CT血管造影成像（Computed Tomography Angiography,CTA）图像中对脑颈动脉供血区域进行分区,对于脑梗死和脑肿瘤等疾病的诊断和治疗非常重要。目前广泛使用人工对脑颈动脉供血区域进行分区的方法,存在对医生专业水平要求高且质量难以控制和效率低的问题。针对人工分区方法的缺点,提出一种全自动的基于CTA图像的脑颈动脉供血分区方法,先使用深度学习网络自动标记出脑颈动脉的不同分支,然后采用分水岭算法划分出不同分支相应的供血区域。首先,针对CTA数据集格式不统一的问题,对数据集中的数据进行数据重采样、阈值截断、颅骨定位等数据预处理操作。然后,针对3D-Unet网络对脑血管的分割精度不能满足需求的问题,提出一种改进的三维多重残差分割U型网络结构,使用Multi Res块替换传统的卷积块,使网络在分析不同尺度对象的时候具有一定的鲁棒性;使用残差路径替换跳跃连接,解决了位于同层的编码器和解码器之间可能存在的语义差异;使用组归一化替换传统的批归一化,减轻了批处理数量对网络的影响;在网络上采样过程中加入分割模块,将不同网络层的分割特征图进行多尺度融合,使得网络分割结果结合了多个尺度的特征。最后,使用分水岭算法对脑颈动脉供血区域进行划分,针对脑血管标记中可能存在的错误标记碎块会对脑颈动脉供血分区的结果产生影响的问题,将连通标记点个数小于一定阈值的碎块去除。为了验证所提出网络的性能,在测试集上对结果进行评估,Dice系数为0.8258、灵敏度为0.8298、特异度为0.9987、准确度为0.9979。并使用提出的分区准确度评估指标对脑颈动脉供血分区结果进行评估,准确度为0.9996。实验结果表明所提出的方法具有较高的分区准确度,能满足实际应用的要求。
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