基于残差双注意力U-Net模型的CT图像囊肿肾脏自动分割

Automated segmentation of cystic kidney in CT images using residual double attention motivated U-Net model
徐宏伟1
闫培新2
吴敏3a
徐振宇3b
孙玉宝1
1. 南京信息工程大学 自动化学院 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心, 南京 210044
2. 中国人民解放军 63936部队, 北京 102202
3. 东部战区总医院 a. 医学工程科; b. 泌尿外科, 南京 210044

摘要

人体肾脏存在形状的多样性和解剖学的复杂性,囊肿病变也会导致肾脏形状发生大幅变化。为应对CT图像囊肿肾脏自动分割存在的诸多挑战,提出一种新型深度分割网络模型。该模型设计有带残差连接的双注意力模块,在残差结构的基础上,联合空间注意力和通道注意力机制自适应学习更加有效的特征表达。依据U-Net架构,以残差双注意力模块为基础模块构建编码器和解码器,设置层级间的跳跃连接,使网络能够更加关注肾脏区域特征,有效应对肾脏的形状变化。为了验证所提模型的有效性,从医院共采集79位肾囊肿患者的CT图像进行训练和测试,实验结果表明该模型能够准确分割CT图像切片中的肾脏区域,且各项分割指标优于多个经典分割网络模型。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61672292)
江苏省高等学校自然科学研究重大资助项目(18KJA52007)
江苏省“六大人才高峰”资助项目(DZXX-037)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.03.0092
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2237-2240
文章编号: 1001-3695(2020)07-066-2237-04

发布历史

[2020-07-05] 印刷出版

引用本文

徐宏伟, 闫培新, 吴敏, 等. 基于残差双注意力U-Net模型的CT图像囊肿肾脏自动分割 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (7): 2237-2240. (Xu Hongwei, Yan Peixin, Wu Min, et al. Automated segmentation of cystic kidney in CT images using residual double attention motivated U-Net model [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (7): 2237-2240. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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