【摘 要】
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肝脏是人体五脏器官之一,也是肿瘤易发部位之一,每年都有大量因患肝癌而亡的患者。计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）可以清晰地展现人体腹部内肝肿瘤的大小、数量以及边界等信息,是当前诊断肝癌的常用手段。肝切除手术是治疗肝癌的首选手段,术前快速且准确地从CT影像中分割出肝肿瘤,将有助于医生更直观地了解病灶,从而降低手术中存在的风险,提高手术成功率。但是传统的人工勾画病灶是一项极
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肝脏是人体五脏器官之一,也是肿瘤易发部位之一,每年都有大量因患肝癌而亡的患者。计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）可以清晰地展现人体腹部内肝肿瘤的大小、数量以及边界等信息,是当前诊断肝癌的常用手段。肝切除手术是治疗肝癌的首选手段,术前快速且准确地从CT影像中分割出肝肿瘤,将有助于医生更直观地了解病灶,从而降低手术中存在的风险,提高手术成功率。但是传统的人工勾画病灶是一项极其耗时的工作,且分割准确率十分依赖于医生所具备的临床经验。近几年,随着深度学习技术的快速发展,已实现医学影像自动分割,尤其是全卷积网络（Fully Convolutional Network,FCN）和U-Net网络的出现,在医学影像分割任务中取得了较好的结果,但仍有改进的空间。为了提高肝脏及肝肿瘤CT影像分割的准确率,本文基于U-Net网络进行改进,做了以下研究工作:（1）针对U-Net网络结构中,跳跃连接所存在的语义鸿沟问题,本文提出了基于残差机制、密集连接机制的多尺度融合注意力U-Net肝脏分割网络—RAD-UNet。该网络通过设计多尺度融合注意力模块,将浅层网络中更多有意义的特征传递给深层网络,缩小浅层与深层网络之间的语义距离。通过在编码和解码过程中,分别使用残差块与稠密块,以提高网络肝脏分割的性能,避免发生网络退化以及梯度消失。本文在LiTS2017、3Dircadb-01以及河北大学附属医院采集的临床数据集上对RAD-UNet进行测试,其肝脏分割Dice系数分别达到了96.3%、95.47%、95.88%,验证了该网络的可行性与有效性。（2）针对U-Net网络编码过程中,最大池化在进行特征降维时造成的信息损失问题,本文提出了基于多尺度融合注意力、空洞卷积的U-Net肝肿瘤分割网络—ADC-UNet。该网络通过设计一个简单的下采样模块,使其具备与最大池化相同的降维功能,但不会产生信息丢失。ADC-UNet的跳跃连接处采用与RAD-UNet网络中相似的多尺度融合注意力模块,区别在于,此时对融合后的特征同时进行通道和空间这两个维度的筛选,并将筛选后的特征再次融合传递至深层网络,以此来缩小网络间的语义差距。然后,通过在U-Net网络的编码和解码过程中引入空洞卷积,从而在不增加网络参数量的条件下,扩大网络感受野,促进网络对局部及全局特征的提取。最后通过添加Dropout层以防止网络过拟合。本文在LiTS2017、3Dircadb-01以及河北大学附属医院采集的临床数据集上对ADC-UNet进行测试,其肝肿瘤分割Dice系数分别达到了74.2%、73.7%、73.26%,验证了该网络的可行性与有效性。
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