基于改进U-Net网络的创伤性气胸CT图像分割方法研究

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创伤性气胸是一种创伤后常见的危及生命的损伤,需要及时诊断和处理。目前,临床实践中,创伤性气胸的诊断包括临床评估、胸部X射线片、CT和床旁超声检查。然而,胸片阅读高度依赖放射科医生的经验,容易导致误诊。同时,CT的敏感性和特异性均优于其他诊断方法,通常作为临床诊断的金标准。因此,研究面向气胸CT图像识别算法尤其是医学图像分割非常重要。本文对胸部医学图像分割领域的最新进展进行了广泛的调查研究,在此基础上利用深度学习技术对创伤性气胸CT图像进行分割研究。本文主要研究内容如下:(1)针对气胸区域与其周边组织之间纹理复杂、灰度不均匀,受背景噪声影响较大,气胸区域边缘特征信息易丢失的问题,提出了一种基于多尺度特征提取的U-Net创伤性气胸CT图像分割方法。该方法首先面向U-Net网络的瓶颈层构造基于空洞卷积的多分支特征提取模块,用于加强细节信息的传递,提取图像的多尺度特征;其次面向U-Net网络的跳跃连接路径构造基于SENet的注意力特征提取模块,用于缓解冗余信息的影响,提高网络的表达能力。所提出方法在重庆大学附属中心医院数据集上进行了实验,其分割结果的Dice系数和Io U系数在数据集上各达到94.55%和90.15%。对比现有的许多深度学习分割算法,具有更好的分割性能,能够基本满足医疗辅助诊断的要求。(2)设计并开发了胸部CT图像创伤性气胸分割系统,实现了创伤性气胸分割和分割评价指标显示等基本功能,并将本文所提出的网络模型运用于系统中,对于气胸的诊治具有重要的辅助和实用价值,同时也为以后的气胸量化打下了良好的基础。
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