【摘 要】
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在CT图像中进行骨骼分割对于许多医疗任务而言都是十分重要的过程。它是骨折定位和诊断骨病的基础,可以帮助放射科医生进行医疗决策,同时也为分析和分割人体其他部位（如器官）提供了一些稳定的参考。针对下肢CT数据的特点,在Unet的基础上提出一种用于下肢CT扫描数据的骨分割方法。首先使用Image Net上预训练的卷积神经网络作为编码器骨干,解决Unet模型特征提取能力弱的问题。其次引入注意力机制,在训练
【基金项目】
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华中科技大学计算机学院医学图像信息研究中心与联影医疗科技有限公司合作的科研项目；
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在CT图像中进行骨骼分割对于许多医疗任务而言都是十分重要的过程。它是骨折定位和诊断骨病的基础,可以帮助放射科医生进行医疗决策,同时也为分析和分割人体其他部位（如器官）提供了一些稳定的参考。针对下肢CT数据的特点,在Unet的基础上提出一种用于下肢CT扫描数据的骨分割方法。首先使用Image Net上预训练的卷积神经网络作为编码器骨干,解决Unet模型特征提取能力弱的问题。其次引入注意力机制,在训练过程中动态调节特征权重并融合来自不同金字塔比例的特征来增加感受野,解决骨组织差异较大的问题。接着堆叠来自所有解码器块的上采样特征图,并将其用作最终层的输入,在产生更精确定位的同时捕获更多语义。最后使用Dice损失和二值交叉熵损失的加权和作为最终的损失,有效的减轻误分割和分割不充分等现象。此外,为减轻人工标注数据的成本,提出了一种用于下肢CT扫描数据骨分割的半监督方法,利用未标记的数据进行多轮自训练。同时通过卷积神经网络集成的方案减少自我训练期间的误差放大。最后在未参与训练的10套下肢CT扫描数据中测试了新提出方法的性能和泛化能力。实验数据表明,新提出方法的分割效果相较于其他下肢CT数据分割方法具有明显的提升,平均dice系数达到了0.98。
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