【摘 要】
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胰腺癌是一种恶性程度高、病程发展快、预后差的消化系统恶性肿瘤,目前,CT是胰腺癌最常见的影像学检查方式,利用先进的算法实现CT图像中胰腺肿瘤的自动分割可以辅助医生阅片,对胰腺癌病人的诊断和治疗具有积极的意义。本文提出了一种基于深度学习的自动分割CT图像中胰腺肿瘤的方法。本文的算法分为两部分:基于双支路编码网络的胰腺分割和基于细节增强网络的胰腺肿瘤分割。第一部分的网络采用双支路并行的编码设计,其中一
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胰腺癌是一种恶性程度高、病程发展快、预后差的消化系统恶性肿瘤,目前,CT是胰腺癌最常见的影像学检查方式,利用先进的算法实现CT图像中胰腺肿瘤的自动分割可以辅助医生阅片,对胰腺癌病人的诊断和治疗具有积极的意义。本文提出了一种基于深度学习的自动分割CT图像中胰腺肿瘤的方法。本文的算法分为两部分:基于双支路编码网络的胰腺分割和基于细节增强网络的胰腺肿瘤分割。第一部分的网络采用双支路并行的编码设计,其中一个支路在网络浅层利用多次宽通道卷积操作提取丰富的细节特征,另一支路通过卷积和下采样操作在网络深层提取丰富的语义特征,并设计了一个双支路融合层融合两支路提取的特征,最后在解码器部分引入深监督机制约束网络训练。为了进一步提高胰腺分割精度,引入两阶段分割策略,利用第一个网络分割得到的粗糙胰腺裁剪出感兴趣区域,再通过第二个网络在小区域内精确分割胰腺。第二部分在第一部分分割出的胰腺区域内分割胰腺肿瘤,首先设计了一个对比增强模块提取特征图中的细节特征并利用注意力机制将特征进行整合,解决胰腺肿瘤与周围组织对比度低的问题,然后利用了一个反向注意力模块对解码器特征图求反,引导编码器特征图中有效信息的挖掘。本文提出的算法在116个胰腺癌患者的三维CT数据上进行了实验,并将本算法与目前先进的分割网络做比较,经过定量与定性的分析可知,本文提出的算法在胰腺肿瘤的分割上具有很好的性能。
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