【摘 要】
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肝脏作为腹腔中体积最大的腺体,负责日常代谢、解毒等生命活动。肝内无痛感神经,其病变不易被患者察觉,早期诊断肝癌的难度大。肝细胞的再生能力强,临床上常用肝切除手段治疗肝癌等肝脏疾病。进行肝切除之前,专业医师需先对计算机断层扫描CT图像分割获取肝脏和肝脏肿瘤区域的形状及位置,再对患者的肝脏与病灶区域进行观察和剖析,制定详细的手术治疗方案等。腹部影像肝脏区域分割是肝脏病变影像分析的基础,更是肝脏疾病计算
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肝脏作为腹腔中体积最大的腺体,负责日常代谢、解毒等生命活动。肝内无痛感神经,其病变不易被患者察觉,早期诊断肝癌的难度大。肝细胞的再生能力强,临床上常用肝切除手段治疗肝癌等肝脏疾病。进行肝切除之前,专业医师需先对计算机断层扫描CT图像分割获取肝脏和肝脏肿瘤区域的形状及位置,再对患者的肝脏与病灶区域进行观察和剖析,制定详细的手术治疗方案等。腹部影像肝脏区域分割是肝脏病变影像分析的基础,更是肝脏疾病计算机辅助诊断的重要环节。深度学习掀起人工智能理念热潮,特别是卷积神经网络,在图像分析领域取得的成果颇丰,促进了计算机辅助诊断研究的发展。本文从腹部CT图像中肝脏与其肿瘤分割存在的系列挑战出发,紧密联系深度卷积神经网络技术,围绕特征增强展开肝脏区域全自动分割,具体研究内容如下:（1）针对腹部CT图像中肝脏相邻器官组织与肝脏、肝肿瘤之间的区域对比度差异不明显等难题,提出了基于残差双注意力的多尺度特征增强的肝脏及肝肿瘤单阶段分割算法。首先利用肝脏目标区域与背景区域属性等方面差别预处理数据;其次结合形变卷积、残差学习单元及注意力机制等优势设计DRes UNet模型,从通道和空间双重维度重新校准并提取特征信息,通过融合金字塔结构的多尺度特征来丰富目标信息;最后分割出肝脏目标区域。在公开肝脏肿瘤分割数据集LITS上进行实验,结果表明DRes UNet相比于基线分割方法具有优越性。（2）针对腹部CT图像中肝脏及肿瘤存在形态、数量等特征复杂多样的特性,设计了基于密集连接式通道特征增强的肝脏及肿瘤多阶段分割算法。第一阶段通过DRes UNet模型获得初始分割预测概率图,再与DRes UNet模型处理前的图像融合获取感兴趣区域ROI;第二阶段采用密集连接式通道特征增强的ADense Net分割网络,深入提取肝脏与肿瘤的特征信息并增强对肝脏区域特征的学习。在公开数据集LITS上实验,证实提出的多阶段模型在Dice系数等指标方面相比于其他分割方法的优势,尤其是在肝肿瘤分割方面的性能提升表现更佳。（3）为推动智慧医疗的普及,结合医师诊治肝病时各样临床需求,开发了腹部CT图像肝脏区域分割系统。此系统基于本文研究的分割算法与相关技术,提供图像的预处理、分割预测、后处理等功能,拥有广阔的医疗应用前景。
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