文献类型：期刊文章

作　　者：纪建兵[1] 陈纾[2] 杨媛媛[3]

Ji Jianbing;Chen Shu;Yang Yuanyuan(College of Information Engineering,Fujian Business University,Fuzhou 350012,China;Faculty of Innovation and Design,City University of Macao,Macao 999078,China;Department General of Surgery,Fujian Medical University Union Hospital,Fuzhou 350001,China)

机构地区：[1]福建商学院信息工程学院,福州350012 [2]澳门城市大学创新设计学院,中国澳门999078 [3]福建医科大学附属协和医院普外科,福州350001

出　　处：《中国生物医学工程学报》

基　　金：国家自然科学基金(82001895);福建省自然科学基金(2018Y9039);福建商学院科研创新团队支持计划资助(商院科研〔2021〕72号)。

年　　份：2023

卷　　号：42

期　　号：3

起止页码：281-288

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EMBASE、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：从腹部CT图像中分割并重建胰腺3D模型对于辅助疾病诊疗有重要意义。由于胰腺在图像中占比小且与周边组织难以区分等原因,现有方法准确性和稳定性不足。本研究提出一种双重降维和通道注意力门控U型网络,在编码路径中以双重降维模块加强浅层特征空间有效信息提取,在编解码连接中嵌入通道注意力门控模块从通道层级过滤冗余特征。在NIH发布的胰腺分割公开数据集上(包括82例CT图像)进行实验,采用集合相似度(DSC)、召回率(R)和精确率(P)验证分割性能,使用三维顶点距离误差(VDE)评估3D重建效果。DSC、R和P值分别达到82.35%±5.76%、81.07%±8.50%、84.04%±5.40%,VDE降低至1.27±0.90,优于U-Net和Attention-Unet等方法。结果表明,所提出方法能够提高胰腺CT图像分割性能,重建的3D模型能够更好反映个体胰腺实际情况。

关 键 词：图像分割  三维重建  胰腺 特征降维 注意力

分 类 号：R318[生物医学工程类]