【摘 要】
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肝癌的发病率和死亡率是目前世界上最高的病症之一,早期的肝癌诊断最重要的前提是对肝脏和肿瘤进行分割,但是,由于肝脏的形状不规则以及肿瘤数量,大小和分布的变化对于现有的卷积神经网络（CNN）,特别是从CT图像中自动进行3D肝脏和肿瘤分割,仍然是一项非常具有挑战性的任务。本文首先提出了一种用于从CT图像进行3D肝脏和肿瘤分割的多尺度特征融合与注意力V-Net模型（MSAV-Net）。与现有的V-Net不
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肝癌的发病率和死亡率是目前世界上最高的病症之一,早期的肝癌诊断最重要的前提是对肝脏和肿瘤进行分割,但是,由于肝脏的形状不规则以及肿瘤数量,大小和分布的变化对于现有的卷积神经网络（CNN）,特别是从CT图像中自动进行3D肝脏和肿瘤分割,仍然是一项非常具有挑战性的任务。本文首先提出了一种用于从CT图像进行3D肝脏和肿瘤分割的多尺度特征融合与注意力V-Net模型（MSAV-Net）。与现有的V-Net不同,我们在V-Net中集成了多尺度特征融合与注意力机制,以增强编码器中的特征提取能力,并对解码器中的重要特征赋予更大的权重。为了克服编码器中的小边缘模糊和边界丢失,我们将CT图像下采样到不同的比例,并将提取的特征图与V-Net中的相应层融合在一起。而基于多尺度特征融合,我们不仅可以保留出色的全局形状和尺度特征,且即使在更深的图层中也可以获得更好的局部边缘和边界特征。同时为了提高解码器模块的灵敏度和预测精度,我们还基于不同的激活函数和上下文信息,使用基于体素的注意力机制（AG）为感兴趣的区域分配更高的注意力权重。通过多尺度特征融合保留更详细的边界特征和注意力机制抑制不相关的体素,我们的方法在3D肝脏和肿瘤分割中获得了更高的准确度性能,并且收敛速度更快。我们的方法已通过MICCAI 2017肝肿瘤分割（LiTS）数据集进行了评估,包括健康病例和患者病例。实验结果也表明了我们提出的MSAV-Net的有效性。同时我们还与不同的最新方法进行了比较,以证明其在实现更好的3D肝脏和肿瘤分割精度方面的优势。为了在有限的专家分割样本情况下提升肿瘤分割精度,结合了之前提出的MSAVNet,我们还在原先MSAV-Net的基础上提出最大期望注意力肝肿瘤分割算法（EMAV-Net）。它结合了最大期望（EM）和注意力机制对肝脏和肿瘤的边缘进行聚类,使得即使边缘模糊的肿瘤也能更准确地分割出边界,最后实验结果表明,本文最大期望注意力肝肿瘤分割算法在使用相同数量的专家分割样本的情况下可以进一步提升肝肿瘤分割精度。
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