一种基于改进U-Net的肝脏肿瘤分割方法

摘要：

肝脏肿瘤分割是肝癌诊断与治疗不可或缺的重要环节.针对传统的U-Net网络在形状、大小、位置复杂多变且边界模糊的肿瘤分割中信息丢失、分割精度低等问题,对其进行改进以提高肝脏肿瘤分割精度.首先,在编码阶段使用混合空洞卷积替换原有卷积块,增大感受野、获取更多的上下文信息;在解码阶段采用密集上采样卷积,捕获和解码更详细的信息;引入残差模块,加速模型的训练并防止网络退化.其次,在每个跳跃连接之间加入注意力机制,使模型重点关注感兴趣区域,抑制冗余特征;使用组归一化(GN)代替常用的批量归一化(BN),减小Batch Size过小对网络准确性的影响,并结合Focal Tversky损失函数以改善类不平衡问题.通过LiTS2017数据集的实验表明,相较于传统U-Net,所提改进模型在肝脏和肿瘤分割中的Dice指标分别提升了3.56％和4.21％,召回率提升了3.71％和5.35％.

关键词：肝脏肿瘤分割、U-Net、混合空洞卷积、密集上采样卷积、残差模块、注意力机制

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省教育科学技术研究规划项目JJKH20210738KJ

在线出版日期：2023-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：71-76