一种基于混合变压器的医学图像分割方法

• 作者: 穆应晨 王学军 王怡雯 卢琳
• 来源期刊: 安徽工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 肺部 编码器 混合变压器 图像分割
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化与信息工程
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0977.2022.01.006

摘要

CT影像学检查是诊断肺癌的主要手段,对CT图像的肺部图像进行分割可以辅助医生诊断肺部疾病.针对现有算法在肺部分割上精度不够,细节处理不完善的问题,提出了一种全新的编码-解码结构的TCU-Net分割方法,使用混合变压器结构作为编码来扩大感受野,利用多头自注意力机制来捕获全局的上下文信息从而对目标建立起远距离的依赖,提取出更强有力的特征;使用转置卷积恢复其空间分辨率,减少特征的损失;在编码和解码之间添加CE模块,该模块可以捕获更多抽象特征和空间信息.实验结果表明,相比U-Net算法在精确率、Dice系数、敏感度、F1分数上分别提高了0.48％、0.8％、0.28％、1.49％.