多期相CT合成辅助的腹部多器官图像分割
黄品瑜1
钟丽明1
郑楷宜1
陈泽立1
肖若琳1
全显跃2
阳维1
1.南方医科大学生物医学工程学院//广东省医学图像处理重点实验室,广东 广州 5105152.南方医科大学珠江医院影像诊断科,广东 广州 510282
摘要：目的 提出并探讨使用多期相CT合成辅助腹部多器官分割方法.方法 提出多期相CT合成辅助腹部多器官分割,多期相CT能够充分提供同一器官不同的图像细节,从而为分割模型提供充分的全面的语义信息,提升腹部多个器官分割的性能.提出基于多头自注意力感知的多期相CT合成方法,引入基于多头自注意力机制的Transformer模块,提升合成网络捕捉长距离语义信息的能力,扩大网络的感受野,并且引入感知损失,在特征层面对合成图像与真实图像特征之间的差异最小化,与Transformer模块有协同作用,从而合成出更清晰、更高质量的多期相CT图像.结果 使用南方医院的多期相CT数据集训练模型.其中用526例多期相CT训练合成模型,利用动脉期增强动脉CT(A.CECT)合成出平扫CT(NECT)、静脉期CECT(V.CECT)、延迟期CECT(D.CECT)的平均最大化绝对误差(MAE)分别为19.192±3.381、20.140±2.676、22.538±2.874,结合统计学对比,本文方法优于对比的其他图像合成方法(P<0.05).多期相CT合成辅助的腹部多器官分割方法验证在内部验证集上进行验证平均Dice系数(DSC)为0.847,在外部验证集上进行验证平均DSC为0.823.结论 本文方法能够合成出高质量的多期相CT图像以有效缓解不同期相CT之间存在的配准无法解决的误差问题,同时提高腹部13器官的分割性能,具有良好的泛化性能.
关键词：腹部多器官分割多期相CT合成对抗生成网络Transformer
论文发表日期：2024-01-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 83-92 )
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