摘要
针对左心室生理结构复杂以及心脏磁共振成像纹理不均匀、噪声大、心腔肌肉干扰造成边界模糊等情况而导致左心室分割效果差等问题,本文提出了 一种融合上下文多光谱空间通道特征的左心室分割算法.本文算法采用U型结构与跳跃连接方式将不同尺度的特征图进行融合,确保局部特征信息二次利用,提高了特征利用率.采用深度可分离池化通道金字塔(depthwise pooling attention pyramid,DPAP)模块对多尺度特征的有用信息进行优化;接着采用频域通道空间注意力模块对特征的通道和空间两个维度进行优化;最后采用组合损失函数缓解正负样本不均衡的问题.结果表明,在MICCAI2009磁共振左心室挑战赛数据集上,本文算法在相似性系数上验证集为93.25％、在线集为93.33％,相比主流分割算法DeepLabV3 十有1.6个点提升,相比医学经典U-Net算法有6.9个点提升,能对左心室有效分割,分割结果边缘连续,轮廓清晰.
基金项目
国家自然科学基金(61963034)
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2016D01C038)
NETL
NSTL
维普
万方数据