融合双注意力机制3D U-Net的肺肿瘤分割

摘要：

目的 精确的肺肿瘤分割对肺癌诊断、手术规划以及放疗具有重要意义.计算机断层扫描(computed tomography,CT)是肺癌诊疗中最重要的辅助手段,但阅片是一项依靠医生主观经验、劳动密集型的工作,容易造成诊断结果的不稳定,实现快速、稳定和准确的肺肿瘤自动分割方法是当前研究的热点.随着深度学习的发展,使用卷积神经网络进行肺肿瘤的自动分割成为了主流.本文针对3D U-Net准确度不足,容易出现假阳性的问题,设计并实现了3维卷积神经网络DAU-Net(dual attention U-Net).方法 首先对数据进行预处理,调整CT图像切片内的像素间距,设置窗宽、窗位,并通过裁剪去除CT图像中的冗余信息.DAU-Net以3D U-Net为基础结构,将每两个相邻的卷积层替换为残差结构,并在收缩路径和扩张路径中间加入并联在一起的位置注意力模块和通道注意力模块.预测时,采用连通域分析对网络输出的二值图像进行后处理,通过判断每个像素与周围26个像素的连通关系获取所有的连通域,并清除最大连通域外的其他区域,进一步提升分割精度.结果 实验数据来自上海胸科医院,总共1 010例肺癌患者,每例数据只包含一个病灶,专业的放射科医师提供了金标准,实验采用十折交叉验证.结果 表明,本文提出的肺肿瘤分割算法与3D U-Net相比,Dice系数和哈斯多夫距离分别提升了2.5％和9.7％,假阳性率减少了13.6％.结论 本文算法能够有效提升肺肿瘤的分割精度,有助于实现肺癌的快速、稳定和准确分割.

关键词：U-Net、计算机断层扫描(CT)、肺部肿瘤、分割、注意力机制

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助

在线出版日期：2020-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2119-2127