计算机应用

作者：陈盈涛, 方康康, 张金敖, 梁浩然, 郭焕斌, 邱兆文

单位：1.东北林业大学 计算机与控制工程学院，哈尔滨 150040；2.中国共产党高平市委员会 社会工作部，山西 高平 048400

关键词：冠状动脉分割,计算机断层扫描血管造影,计算机辅助诊断,多尺度融合,语义分割

基金：黑龙江省重点研发计划项目(2023ZX02C10)

冠状动脉血管形态结构的复杂性以及计算机断层扫描（CT）血管造影（CTA）图像的采集条件差异会导致图像灰度分布不均匀、运动伪影和噪声等图像质量问题，进而产生冠状动脉结构分割时的漏判和误判问题。因此，提出一种基于多尺度空间特征的冠状动脉CTA图像分割网络——三维多尺度并行网络（MSP-Net）。首先，针对冠状动脉的空间跨度大和局部占比小的特点，采用多尺度网络分别提取冠状动脉CTA图像的全局特征和局部特征并融合它们，保证冠状动脉结构特征的完整提取；其次，冠状动脉重建采用由粗到细的思想，增强图像特征的冗余性，确保冠状动脉的边界分明，再利用不同尺度特征度融合方法重建冠状动脉结构，以提高分割结果的准确率，减少漏判和误判；最后，为了加快网络的训练，采用深监督策略，在不同网络层级上引入监督信号，从而提高训练效率。实验结果表明，所提网络在冠状动脉自动分割任务中的平均Dice相似系数（DSC）达到87.16%，比nnU-Net和Swin UNETR （Swin UNEt TRansformers）分别提高了4.04和2.31个百分点，而平均95%豪斯多夫距离（HD95）达到3.69 mm，比nnU-Net和Swin UNETR分别降低了14.43 mm和13.75 mm。可见，所提网络能有效提高冠状动脉结构的分割精度，有助于临床医生更准确地了解患者冠状动脉结构，从而更有效地评估病情。

来源：2025年第6期

《计算机应用》期刊编辑部

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