一种基于U2型网络的三维肾肿瘤图像分割方法
摘要
肾肿瘤危害极大，严重影响人类身体健康，对肾肿瘤进行早期检测和诊断有助于患者的治疗与康复。为高效地从腹部电子计算机断层扫描（CT）图像中分割出肾脏及肾肿瘤图像，提出一种基于三维U2型网络（U2-Net）的分割方法。首先，将二维U2-Net升维并调整网络深度、损失函数与深度监督策略；其次，为了增强解码端的特征表达能力，提出残差特征强化模块，对解码端特征图进行通道与空间域的强化；最后，为提高网络对全局信息的提取能力，提出基于全局特征的多头自注意力模块，计算特征图所有体素点间的长期依赖关系，获取丰富的三维医学图像上下文信息。所提方法在KiTS19官方数据集上的实验结果表明，平均Dice值为0.9008，参数量为4.60 MB，与现有方法相比，所提方法能够在参数量较小的前提下，取得较好的分割精度，对小内存嵌入式肾脏和肾肿瘤图像分割系统具有很高的应用价值。
引用本文（GB/T 7714）
李思源 Li Siyuan, 李锵 Li Qiang, 关欣 Guan Xin. 一种基于U2型网络的三维肾肿瘤图像分割方法[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2023.
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