国内刊号:51-1307/TP
国际刊号:1001-9081
发布日期:
作者:徐少伟, 秦品乐, 曾建朝, 赵致楷, 高媛
单位:1. 山西省医学影像人工智能工程技术研究中心(中北大学), 太原 030051;2. 中北大学 大数据学院, 太原 030051;3. 山西医科大学第一医院, 太原 030001
关键词:纵膈淋巴结分割,注意力机制,计算机辅助诊断,三维卷积神经网络,三维医学影像
基金:山西省研究生教育创新项目(2020SY381)。
判断淋巴结分区是否存在淋巴结转移以及准确分割恶性淋巴结对于肺癌诊断以及治疗意义重大。针对纵膈淋巴结尺寸差异大、正负样本不平衡、与周边软组织和肺肿瘤特征相似等问题,提出了一个新颖的用于纵膈淋巴结分割的基于注意力机制的级联算法。首先,根据医学先验设计了两阶段分割算法剔除纵膈干扰组织后对疑似淋巴结进行分割,减少负样本的影响和训练难度,同时增强对纵膈淋巴结的分割能力;然后,引入全局聚合模块和双注意力模块以提升网络对多尺度目标和背景的分类能力。实验结果表明,提出的算法在纵膈淋巴结数据集上的准确率达到0.707 9,召回率达到0.726 9,Dice score达到 0.701 1,在准确率和Dice score上均明显优于当前其他纵膈淋巴结分割算法,能较好地解决淋巴结尺寸差异大、样本不平衡、特征易混淆等问题。
来源:2021年第2期
《计算机应用》期刊编辑部