【摘 要】
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随着社会的发展与科技的进步,医学影像技术在各个医学领域得到了广泛的运用,是医生诊断患者病情的重要辅助手段。如今,脑肿瘤疾病因其较高的发病率与死亡率,已成为严重影响人类健康的现代疾病,故准确的医学影像辅助诊断能帮助医生及时为患者提供治疗,从而挽救患者的生命。核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）作为一种非入侵式的脑肿瘤成像技术,是诊断和治疗脑肿瘤的主要成像式。肿
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随着社会的发展与科技的进步,医学影像技术在各个医学领域得到了广泛的运用,是医生诊断患者病情的重要辅助手段。如今,脑肿瘤疾病因其较高的发病率与死亡率,已成为严重影响人类健康的现代疾病,故准确的医学影像辅助诊断能帮助医生及时为患者提供治疗,从而挽救患者的生命。核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）作为一种非入侵式的脑肿瘤成像技术,是诊断和治疗脑肿瘤的主要成像式。肿瘤影像通过进一步分割操作会更好地帮助医生完成最终诊断,目前的分割工作主要是费时、费力且误判率较高的人工分割。随着深度学习技术以其独有特性被应用于医学图像分割领域中,与卷积神经网络（CNN）相结合的脑肿瘤分割方法可以有效提高肿瘤图像分割的质量。但脑肿瘤存在形状差异大、位置大小分布不均、边界复杂等因素,且医学图像样本量较少,进行脑肿瘤语义分割具有很大的难度。为提高脑肿瘤MRI图像分割的精确度,本文进一步研究了基于深度学习的MRI图像分割技术,并提出了两种改进的Res-Unet脑肿瘤MRI图像分割方法。（1）对全卷积神经网络在医学图像分割中存在特征信息缺失、分割精度较低等问题,提出了一种融合注意力机制与Res-Unet网络模型的脑肿瘤分割方法。在神经网络设计时,通过加入深度残差模块构造深层Res-Unet网络,使网络的卷积层数达到104层,来弥补U-Net网络不够深,对特征的表达不够准确的缺陷,提高对二维肿瘤MRI图像的分割精度和效率。同时,在每个卷积块堆栈后增加丢弃层（Dropout）,减少训练出现过拟合。最后引入收缩（Squeeze and Excitation,SE）注意力机制,充分利用脑肿瘤MRI图像的上下文信息,提高模型的分割准确度。（2）脑肿瘤图像分割时,经常出现边界细节特征不明显,内部纹理特征丢失,当图像中不同病例数据纹理形状大小差别较大时分割效果欠佳,以及网络由于卷积运算中感受野的限制无法建立远程依赖关系和全局上下文连接等问题。本研究使用三维数据,在原有的Res-Unet网络结构基础上加入变换器（Transformer）模块,将自注意力机制（SelfAttention）和卷积结合在一起,利用卷积层提取足够的局部特征,同时借助Self-Attention捕获长程和全局特征。其中,卷积神经网络特征图的标记化图像块会被Transformer编码为提取全局上下文的输入序列,然后解码器会对编码的特征进行上采样,最后将其与高分辨率的CNN特征图组合来实现精准的信息定位。与未加入自注意力机制的网络相比,其分割结果在细节的表现上得到了显著提升,其分割得到的脑肿瘤内部纹理更加精细。
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