【摘 要】
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放射治疗是肺癌治疗的常用方法,而放疗成功的关键取决于能否对危及器官准确分割。近些年,深度学习在器官分割应用中取得一定成果,但是也存在一些挑战。由于危及器官边缘等区域往往和背景相似度高,难以分辨边界,导致分割精度不够高;且深度学习算法复杂度较高,训练网络模型需要更多GPU内存和时间。针对上述问题,本文对危及器官肺自动分割技术进行研究,并结合分割算法开发了肺癌辅助诊疗系统。主要研究工作如下:（1）为了
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放射治疗是肺癌治疗的常用方法,而放疗成功的关键取决于能否对危及器官准确分割。近些年,深度学习在器官分割应用中取得一定成果,但是也存在一些挑战。由于危及器官边缘等区域往往和背景相似度高,难以分辨边界,导致分割精度不够高;且深度学习算法复杂度较高,训练网络模型需要更多GPU内存和时间。针对上述问题,本文对危及器官肺自动分割技术进行研究,并结合分割算法开发了肺癌辅助诊疗系统。主要研究工作如下:（1）为了能够准确分割出医疗影像中的危及器官,设计较为轻量化的算法模型。在U-Net算法的基础上,融合了双注意力机制DAM模块,提出了DAM-UNet分割算法。修改了U-Net的编解码过程中的卷积组结构,采用BCE和DICE损失函数相结合的方法训练网络。其中DAM模块分别从空间和通道两个维度增强影像特征信息之间依赖,提高分割精度;且修改卷积组结构轻量化算法模型。本文在公开的肺部数据集上展开了多组对比实验,在多个评价指标下进行评估,结果表明DAM-UNet的分割效果优于实验中的其他网络,且模型计算量和参数量较小。（2）为了进一步提高模型分割的精度,在DAM-UNet算法基础上进行优化,提出了RALP-Net分割算法。采用编解码结构完成端到端的器官分割任务,增设了残差金字塔池化RSPP模块和非对称大卷积核ALCK模块。其中RSPP模块负责融合患者影像中多尺度的特征信息,ALCK模块负责获得更大的感受野特征信息。为验证RALP-Net算法性能,在肺部数据集上展开了多组对比实验,并使用与DAM-UNet实验相同的评价指标进行评估,结果表明RALP-Net算法分割性能较DAM-UNet算法有一定的提升,且更加稳定。（3）为了辅助医生日常工作,设计与实现了肺癌辅助诊疗系统。本系统使用Spring Boot建立业务层,使用Flask框架将Pytorch编写的RALP-Net算法封装成算法层。功能模块包括用户登录注册模块、挂号模块、辅助诊疗模块、划价收费模块、取药模块、用户中心模块和系统维护模块。患者影像上传本系统后,调用RALP-Net算法自动分割,并返回系统前端展示,辅助相关专家进行后续的肺癌诊疗研究工作。
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