自动化学报2024,Vol.50Issue(5) :970-979.DOI:10.16383/j.aas.c210298

基于序列注意力和局部相位引导的骨超声图像分割网络

Bone Ultrasound Segmentation Network Based on Sequential Attention and Local Phase Guidance

陈芳 张道强 廖洪恩 赵喆
自动化学报2024,Vol.50Issue(5) :970-979.DOI:10.16383/j.aas.c210298

基于序列注意力和局部相位引导的骨超声图像分割网络

Bone Ultrasound Segmentation Network Based on Sequential Attention and Local Phase Guidance

陈芳 1张道强 1廖洪恩 2赵喆3
扫码查看

作者信息

  • 1. 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京 211106
  • 2. 清华大学医学院 北京 100084
  • 3. 清华大学附属北京清华长庚医院骨科与运动医学中心 北京 102218
  • 折叠

摘要

在超声辅助的骨科手术导航中,需要从采集的超声图像序列中精确分割出骨结构,并展示给医生,来辅助医生进行术中决策.但是,图像噪声、成像伪影以及模糊的骨边界导致从超声图像序列中精确分割提取骨结构十分困难.为解决该问题,提出一种新的基于序列注意力与局部相位引导的骨超声图像分割网络.该网络一方面自适应地利用超声序列帧之间的关系即序列注意力来辅助骨结构的语义分割.另一方面,该网络通过引入局部相位引导模块,突出骨边缘信息,进一步提高分割精度.利用包含19 050幅图像的骨超声数据集,进行交叉实验、消融实验并与最新的超声骨分割方法进行比较.实验结果表明所提方法对骨结构分割精度高,优于现有的超声骨分割方法.

Abstract

In the ultrasound assisted navigation of orthopaedics,the bone structure needs to be segmented accur-ately from the collected ultrasound images and displayed to the doctor to assist the intraoperative decision-making.However,it is difficult to segment bone structures from ultrasound images because of imaging noises,shadow arti-facts and blurred bone boundaries.For solving this problem,this paper proposes a bone ultrasound image segmenta-tion network based on sequential attention and local phase guidance.On the one hand,the network adaptively uses the relationship between frames of ultrasound sequence,that is,sequence attention,to assist the semantic segmenta-tion of bone structures.On the other hand,the local phase guidance module is introduced to highlight the bone edge information and further improve the segmentation accuracy.We performed the cross validation,ablation ex-periments and the comparison experiments with the state-of-arts by using a dataset that contained 19 050 bone ul-trasound images.The experimental results show that the proposed method has high accuracy and is superior to the existing bone segmentation methods.

关键词

骨科导航/超声图像分割/局部相位/序列注意力

Key words

Orthopaedics navigation/ultrasound image segmentation/local phase/sequence attention

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(U20A20389)

国家自然科学基金(61901214)

中国博士后科学基金(2021T140322)

中国博士后科学基金(2020M671484)

出版年

2024
自动化学报
中国自动化学会 中国科学院自动化研究所

自动化学报

CSTPCD北大核心
影响因子:1.762
ISSN:0254-4156
参考文献量2
段落导航相关论文