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
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
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