基于3D全卷积网络的腹部动脉CTA分割算法

• 作者: 纪玲玉 高永彬 赵呈陆 汤先华 徐凯成 徐嘉诚
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像处理 计算机断层扫描 腹部血管分割 3D卷积神经网络 密集扩张卷积 通道注意力机制 多尺度特征融合
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 页码范围: 38-44
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.03.006

摘要

目前卷积神经网络已成为腹部动脉血管分割领域的研究热点,但经典的卷积网络存在分割精度低和分割血管不连续的问题.为此,文中提出了基于改进3D全卷积网络的腹部动脉血管分割算法.该方法在网络的编码路径上构造不同尺度的侧输入,并将侧输入卷积后的图像与下采样卷积后的图像进行融合,提取更多的特征信息.同时,网络中嵌入了新的多尺度特征提取模块,该模块将通道注意力与密集扩张卷积进行了融合,有效地捕获了更高层次的特征信息.对腹部动脉血管进行分割的结果表明,与其他分割方法相比,所提方法在直观性和定量性上均有提高,证明了该方法能够提升血管分割精度.