【摘 要】
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现实生活中有大量的医学图像,单纯依赖人眼进行分析,过于费时费力,而且专业医师之间存在个体差异性,可能会导致误诊、漏诊等情况的发生。深度学习技术的出现有效的缓解了上述问题。但是二维病灶边缘不明确导致分割精度低,三维分支状结构图像中存在细微分支不易于被准确识别等问题的存在,基于深度模型的分割效果并不十分理想。为解决上述问题,本文工作主要有以下两个方面:提出基于边缘注意校正（EHS）网络与深度监督相结合
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现实生活中有大量的医学图像,单纯依赖人眼进行分析,过于费时费力,而且专业医师之间存在个体差异性,可能会导致误诊、漏诊等情况的发生。深度学习技术的出现有效的缓解了上述问题。但是二维病灶边缘不明确导致分割精度低,三维分支状结构图像中存在细微分支不易于被准确识别等问题的存在,基于深度模型的分割效果并不十分理想。为解决上述问题,本文工作主要有以下两个方面:提出基于边缘注意校正（EHS）网络与深度监督相结合的方法。针对医学图像中病灶边缘不明确导致分割精度低的问题,提出利用细节信息丰富的浅层特征进行边缘约束,并为深层网络提供边缘注意。该方法以二维肺炎患者肺部CT图像为例,采用改进的多任务编解码分割网络对肺部图像进行分割。网络共享一个部分编码器提取共同特征,拥有两个不同任务的解码器分别用于分割边缘与病灶。同时边缘分割网络为病灶分割网络提供边缘注意。之后在COVID-UESTC和COVID-19-CT100数据集上进行验证。实验证明,EHS网络在两个不同的数据集上均取得了较高的Dice得分和m Io U值。提出基于改进的3D U-Net网络对三维神经元图像进行分割。针对三维分支状结构图像中存在细微分支不易于被准确识别的问题,对编码部分采用注意力模块对目标分支加以注意。该方法对传统3D U-Net网络的编码模块和跳跃连接部分加以改进。在编码模块中,将通道空间注意模块扩展到三维空间进行应用,依次从通道和空间两个维度对神经元特征图像进行评分,选出有价值特征增强其重要性。同时采用空洞卷积扩大卷积核的感受野,在跳跃连接部分对编码部分图像重采样增强图像特征。最后在SYNTANEI数据集上进行验证,取得了较好的分割性能。
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