基于改进的3DU?Net骨盆CT影像多类分割

摘要：

骨盆CT影像精确分割是骨盆骨疾病的临床诊断和手术规划中非常重要的环节.针对目前2D骨盆分割方法对三维医学影像进行切片处理时损失空间信息的问题,提出了改进3D U?Net网络实现对骨盆CT影像3D自动分割.实验数据为公开数据集CTPelvic1K共1184名患者骨盆CT影像,其中包含骶骨、左髋骨、右髋骨和腰椎四个部位标签.以3D U?Net骨干网络为基础,结合自注意力机制提出3D多类分割模型3D Trans U?Net,并使用迁移学习训练3D U?Net、V?Net、Attention U?Net作为对照实验.实验结果表明:3D Trans U?Net在测试集上整个骨盆区域、骶骨、左髋骨、右髋骨、腰椎Dice系数分别达到97.99％,96.70％,97.96％,97.95％,96.89％;Dice系数、豪斯多夫距离等评价指标均优于现有经典网络3D U?Net、V?Net、Attention U?Net.因此,改进的3D Trans U?Net对骨盆不同部位具有较好的分割效果,为精准医治骨盆骨疾病提供了一条有效的技术途径.

关键词：骨盆CT影像、多类分割、3D Trans U-Net、数据采集、自注意力、实验测试

所属期刊栏目：46

分类号：TN711⁃34;TP391(基本电子电路)

资助基金：江门市基础与理论科学研究类科技计划项目;广东省教育厅研究生教育创新计划项目;江门市科技计划项目;江门市科技计划项目

在线出版日期：2023-02-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：47-51