融合型UNet++网络的超声胎儿头部边缘检测
目的 超声胎儿头部边缘检测是胎儿头围测量的关键步骤,因胎儿头部超声图像边界模糊、超声声影造成图像中胎儿颅骨部分缺失、羊水及子宫壁形成与胎儿头部纹理及灰度相似的结构等因素干扰,给超声胎儿头部边缘检测及头围测量带来一定的难度.本文提出一种基于端到端的神经网络超声图像分割方法,用于胎儿头部边缘检测.方法 以UNet++神经网络结构为基础,结合UNet++最后一层特征,构成融合型UNet++网络.训练过程中,为缓解模型训练过拟合问题,在每一卷积层后接一个空间dropout层.具体思路是通过融合型UNet++深度神经网络提取超声胎儿头部图像特征,通过胎儿头部区域概率图预测,输出胎儿头部语义分割的感兴趣区域.进一步获取胎儿的头部边缘关键点信息,并采用边缘曲线拟合方法拟合边缘,最终测量出胎儿头围大小.结果 针对现有2维超声胎儿头围自动测量公开数据集HC18,以Dice系数、Hausdorff距离(HD)、头围绝对差值(AD)等指标评估本文模型性能,结果Dice系数为98.06％,HD距离为1.21±0.69 mm,头围测量AD为1.84±1.73 mm.在妊娠中期测试数据中,Dice系数为98.24％,HD距离为1.15±0.59 mm,头围测量AD为1.76±1.55mm.在生物医学图像分析平台Grand Challenge上HC18数据集已提交结果中,融合型UNet++的Dice系数排在第3名,HD排在第2名,AD排在第10名.结论 与经典超声胎儿头围测量方法及已有的机器学习方法应用研究相比,融合型UNet++能有效克服超声边界模糊、边缘缺失等干扰,精准分割出胎儿头部感兴趣区域,获取边缘关键点信息.与现有神经网络框架相比,融合型UNet++能充分利用上下文相关信息与局部定位功能,在妊娠中期的头围测量中,本文方法明显优于其他方法.
医学图像分割、UNet++、胎儿头部边缘检测、胎儿头围测量、深度学习、超声图像
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61771233
2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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