【摘 要】
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头部和胸部CT扫描是一种常用的疾病检查方式。在临床中,经常需要从头胸部CT图像中分割出颅骨、颈椎、胸椎、胸骨、左右锁骨、左右肋骨,进而为疾病的诊断提供依据。目前,深度神经网络广泛应用于CT图像的语义分割任务,在三维图像语义分割中,比较常用的是3D-UNet以及该网络的一些变种。3D-UNet网络结构较为简单,参数量较少,在单分割任务中具有较好的性能,但是用于多标签分割任务中时则往往难以获得较高的精
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头部和胸部CT扫描是一种常用的疾病检查方式。在临床中,经常需要从头胸部CT图像中分割出颅骨、颈椎、胸椎、胸骨、左右锁骨、左右肋骨,进而为疾病的诊断提供依据。目前,深度神经网络广泛应用于CT图像的语义分割任务,在三维图像语义分割中,比较常用的是3D-UNet以及该网络的一些变种。3D-UNet网络结构较为简单,参数量较少,在单分割任务中具有较好的性能,但是用于多标签分割任务中时则往往难以获得较高的精度,因为这类任务有着较多的目标结构,需要提取更多的特征才能得到较优的分割结果。基于多标签分割任务的特点,对传统的3D-UNet进行了改进。首先将UNet结构中的双卷积块用残差块替代,加强网络表达能力的同时又不至于因为网络变深导致网络退化。然后引入了空间与通道双重挤压与激发模块(Spatial Channel Squeeze-andExcitation,SCSE),该模块融合了空间注意力和通道注意力,能较好地调整特征权重,凸显有效特征,抑制无效特征。对SCSE模块中通道注意力的挤压方式进行了改良,改良后的模块称之为SCSE+块。将SCSE+模块和SCSE模块分别用于筛选编码器和解码器输出的特征,帮助网络取得更好的效果。经过上述改进的网络被称为3DRes UNet-SCSE+。在头胸部CT图像骨骼多分割实验中,3D-Res UNet-SCSE+能较好地完成除胸骨外其他7种骨骼的分割,但是对胸骨的分割仍不理想。对此,进一步提出了双模型结合的方法,即单独使用另一个更轻量的辅助模型3D-UNet-SCSE来完成胸骨的分割,在预测时融合两个模型的预测结果,进一步提高了整体分割精度。在包含125套头胸部CT图像的测试数据集上进行测试,结果表明,3D-Res UNetSCSE+对8种骨骼的平均分割精度可达94.66%,优于常见的网络模型,如3D-UNet以及3D-Res UNet,验证了网络的有效性。结合辅助模型以及后处理操作,可以使分割效果接近手工分割的效果。
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