【摘 要】
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肺动脉栓塞（PE）是指各种栓子阻塞肺动脉或其分支为发病原因的一组疾病或临床综合征的总称,其危害性仅次于心肌梗死和卒中。肺动脉栓塞的临床症状和体征通常不具备特异性,对临床医生的及时和正确诊断提出了较大挑战和较高要求。CT肺动脉造影（CTPA）对PE诊断的敏感性和特异性均较高,且无创、便捷,目前已成为确诊PE的首选检查方法。然而,PE的检查需要放射科医生仔细追踪大量CT图像中的每条肺动脉是否有可疑PE
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肺动脉栓塞（PE）是指各种栓子阻塞肺动脉或其分支为发病原因的一组疾病或临床综合征的总称,其危害性仅次于心肌梗死和卒中。肺动脉栓塞的临床症状和体征通常不具备特异性,对临床医生的及时和正确诊断提出了较大挑战和较高要求。CT肺动脉造影（CTPA）对PE诊断的敏感性和特异性均较高,且无创、便捷,目前已成为确诊PE的首选检查方法。然而,PE的检查需要放射科医生仔细追踪大量CT图像中的每条肺动脉是否有可疑PE,高强度的工作将导致误判漏判的发生概率极大地提高。随着计算机软硬件的更新迭代,模式识别和医学图像处理的理论与实践不断积累,通过强大的深度学习算法,使得建立精准医学辅助判断模型协助医生诊断治疗成为了可能。基于以上事实,本研究基于CTPA影像数据,对肺动脉栓塞分割算法展开了针对性的研究。本文的主要工作如下:（1）在当前医学图像分割领域最常用的分割网络U-Net及其变体网络的基础上,设计了适用于肺动脉栓塞图像的分割网络,通过实验分析了经典的U-Net及其变体网络分割肺动脉栓塞图像的表现,并讨论了存在的不足和网络的局限性。（2）针对二维分割网络对疑似肺动脉栓塞区域易出现误判,三维分割网络消耗计算资源巨大的问题,提出了一种基于多视图加权注意力机制的网络结构（MWA U-Net）。该模型通过三个并联的特征提取网络,分别在三个视图上进行特征提取,通过引入注意力机制,利用自适应权重的多视图间协作以模仿临床的观察诊断,可以有效的提高肺动脉栓塞病灶的分割精度。
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