基于改进的3D U-Net骨盆CT影像多类分割 |
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引用本文: | 刘志,李兴春,郑斌,谢小山,肖林,李迎新,秦传波.基于改进的3D U-Net骨盆CT影像多类分割[J].现代电子技术,2023(3):47-51. |
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作者姓名: | 刘志 李兴春 郑斌 谢小山 肖林 李迎新 秦传波 |
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作者单位: | 1. 五邑大学智能制造学部;2. 江门市中心医院 |
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基金项目: | 2021年广东省教育厅研究生教育创新计划项目(粤教研函【2021】2号);;江门市科技计划项目(2019JC01001,2020JC01040); |
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摘 要: | 骨盆CT影像精确分割是骨盆骨疾病的临床诊断和手术规划中非常重要的环节。针对目前2D骨盆分割方法对三维医学影像进行切片处理时损失空间信息的问题,提出了改进3D U-Net网络实现对骨盆CT影像3D自动分割。实验数据为公开数据集CTPelvic1K共1 184名患者骨盆CT影像,其中包含骶骨、左髋骨、右髋骨和腰椎四个部位标签。以3D U-Net骨干网络为基础,结合自注意力机制提出3D多类分割模型3D Trans U-Net,并使用迁移学习训练3D U-Net、V-Net、Attention U-Net作为对照实验。实验结果表明:3D Trans U-Net在测试集上整个骨盆区域、骶骨、左髋骨、右髋骨、腰椎Dice系数分别达到97.99%,96.70%,97.96%,97.95%,96.89%;Dice系数、豪斯多夫距离等评价指标均优于现有经典网络3D U-Net、V-Net、Attention U-Net。因此,改进的3D Trans U-Net对骨盆不同部位具有较好的分割效果,为精准医治骨盆骨疾病提供了一条有效的技术途径。
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关 键 词: | 骨盆CT影像 多类分割 3D Trans U-Net 数据采集 自注意力 实验测试 |
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