SA-TF-UNet:基于空间注意力机制和Transformer的MRI海马体分割
目的 海马体内嗅皮层的像素体积较小,这些特征给医学影像的分割任务带来很大挑战.综合海马体的形态特点以及医生的分割流程,提出一种新的海马体分割方法,以实现在临床医学影像处理中对海马体的精确分割,辅助阿尔兹海默症的早期诊断.方法 提出一个基于自注意力机制与空间注意力机制的U型网络模型SA-TF-UNet(hippocampus segmentation network based on Transformer and spatial attention mechanisms).该网络为端到端的预测网络,输入任意大小的3维MRI(magnetic resonance imaging)影像,输出类别标签.SA-TF-UNet采用编码器—解码器结构,编码器采用纯Transformer模块,不包含卷积模块.多头自注意力机制为Transformer模块中的特征提取器,自注意力模块基于全局信息建模,并提取特征.因此,使用Transformer提取特征符合医生分割海马体的基本思路.解码器采用简单的卷积模块进行上采样.使用AG(attention gate)模块作为跳跃连接的方式,自动增加前景的权重,代替了传统网络中的直接连接.为了验证AG的有效性,分别做了只在单层加入AG的实验,与在4层网络中全部加入AG的实验结果进行对比.为了进一步探讨AG模块中门控信号的来源,设计了两个SA-TF-UNet的变体,它们的网络结构中AG门控信号分别为比AG中的特征图深两层的Transformer模块输出和深3层的Transformer模块输出.结果 为了验证SA-TF-UNet在临床数据集中分割海马体的有效性,在由阿尔兹海默症患者的MRI影像组成的脑MRI数据集上进行实验.4层网络全部加入AG,且AG的门控信号是由比AG特征图更深一层的Transformer模块输出的SA-TF-UNet模型分割效果最好.SA-TF-UNet对于左海马体、右海马体的分割Dice系数分别为0.900 1与0.909 1,相较于对比的语义分割网络有显著提升,Dice系数提升分别为2.82％与3.43％.结论 加入空间注意力机制的以纯Transformer模块为编码器的分割网络有效提升了脑部MRI海马体的分割精度.
海马体、医学图像处理、Transformer、空间注意力机制、语义分割
28
TP391.7(计算技术、计算机技术)
2023-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
3191-3202
