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基于残差双注意力U-Net模型的CT图像囊肿肾脏自动分割
被引量:
5
1
作者
徐宏伟
闫培新
+2 位作者
吴敏
徐振宇
孙玉宝
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第7期2237-2240,共4页
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...
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。
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关键词
CT图像
囊肿肾脏
分割
深度
网络
分割
模型
注意力机制
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职称材料
题名
基于残差双注意力U-Net模型的CT图像囊肿肾脏自动分割
被引量:
5
1
作者
徐宏伟
闫培新
吴敏
徐振宇
孙玉宝
机构
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
中国人民解放军
东部战区总医院医学工程科
东部战区总医院泌尿外科
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第7期2237-2240,共4页
基金
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)。
文摘
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。
关键词
CT图像
囊肿肾脏
分割
深度
网络
分割
模型
注意力机制
Keywords
CT image
cyst kidney segmentation
deep segmentation network
attention mechanism
分类号
TP393.04 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于残差双注意力U-Net模型的CT图像囊肿肾脏自动分割
徐宏伟
闫培新
吴敏
徐振宇
孙玉宝
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
5
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