稀疏标记下双结构约束脑血管分割网络

摘要：

针对基于深度学习的脑血管分割方法难以在稀疏标记下分割出具有良好连通性的脑血管的问题,提出一种包括编解码和结构注意力模块的双结构约束脑血管分割网络.首先利用提取出的矢状特征与冠状特征构建剖面注意力;然后通过与通道注意力组合建立结构注意力机制,从网络层面建立脑血管结构约束;最后引入均衡系数改进中心线 Dice 损失函数并与 Dice 损失函数叠加,保留血管结构的连通性,从拓扑结构层面建立脑血管结构约束.在TubeTK数据集上的实验结果表明,与 4 种注意力网络相比,所提方法的Dice相似系数提升 4.58%～6.86%,交并比提升 5.07%～7.47%,中心线Dice提升 3.26%～5.40%.

关键词：双结构约束、稀疏标记、图像分割、脑血管

所属期刊栏目：35

分类号：TP317.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省教育厅项目

在线出版日期：2023-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1249-1258