【摘 要】
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冠心病是死亡的主要原因,且其患病人数在逐年递增。冠状动脉造影成像是诊断冠心病的“金标准”,冠脉血管的分割也是计算机辅助冠心病诊疗的基础。然而由于人体内部构造和外部操作等的影响,造影图像对比度低且存在大量伪影和噪声,给精确地对冠脉血管进行分割增加了许多难点。由于造影图像获取困难,且需要专业的医生进行血管标注,研究只能基于小样本数据集进行。随着深度学习的发展,产生了很多优秀的算法理论,其中U-Net则
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冠心病是死亡的主要原因,且其患病人数在逐年递增。冠状动脉造影成像是诊断冠心病的“金标准”,冠脉血管的分割也是计算机辅助冠心病诊疗的基础。然而由于人体内部构造和外部操作等的影响,造影图像对比度低且存在大量伪影和噪声,给精确地对冠脉血管进行分割增加了许多难点。由于造影图像获取困难,且需要专业的医生进行血管标注,研究只能基于小样本数据集进行。随着深度学习的发展,产生了很多优秀的算法理论,其中U-Net则是一个对小样本医学图像分割尤为适用的算法。本文基于U-Net提出了新的ResGAU-Net和DBCUNet对冠脉血管进行分割,主要研究内容有:（1）冠脉血管数据集的构建及数据预处理。与医院合作获取冠脉图像及标注图像,构建私有冠脉数据集。针对冠脉图像对比度低的特点,使用CLAHE增加血管和背景的对比度,抑制背景中的无关噪声,实现了冠脉血管图像的增强。（2）设计了融合残差模块和门控注意力模块（GA）的ResGAU-Net模型。首先对数据集进行数据增强和对比度增强;其次通过融合残差模块和GA模块的模型,达到控制空间不同位置处特征的重要性,以突出血管特征,实现对血管的分割;最后,将分割血管经过结合阈值分割、平滑和最大连通域分割的后处理,消除预测图像中的无关噪点并连接断点。该算法的Accuracy、F1-score和AUC（Area Under Curve,AUC）分别达到了0.981、0.861和0.944。（3）为了改善了ResGAU-Net过分割的问题,设计了融合密集连接块和双向Bconv LSTM的DBCU-Net。首先对血管标注数据划分感兴趣区域,生成掩膜数据,再进行数据增强和对比度增强操作;然后通过密集连接块避免学习冗余信息,双向Bconv LSTM保证了同时利用前向传递和后向传递两个方向对编码层和解码层两个特征进行结合,实现血管的分割。在无需后处理的情况下,该算法的Accuracy、F1-score和AUC分别达到了0.985、0.879和0.979。本文实现了基于ResGAU-Net和DBCU-Net对小样本冠脉血管数据进行分割,实验结果表明,本论文所提出方法可以较为完整的分割出冠脉血管,具有很好的分割效果。
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