基于空间分布的三维自动化肺结节分割算法

针对肺结节分割中存在的自动化程度低、较少考虑空间结构以及粘附型肺结节分割不充分问题,提出了一种基于空间分布的三维自动化肺结节分割算法.该算法首先利用C-means聚类算法分割出肺实质,然后根据肺结节空间分布的差异性将其分为3类:孤立性肺结节、胸膜粘附性肺结节、血管粘附性肺结节,并对3种不同类型的肺结节分别采用基于连通性、灰度下降和散度差异的分割算法进行分割,70个肺结节(其中孤立性肺结节38个,血管粘附性肺结节17个,胸膜粘附性肺结节15个)CT图像的实验结果表明,算法能够准确、自动地分割出3种不同部位的肺结节.     

医学影像疾病诊断的残差神经网络优化算法研究进展

残差神经网络（residual neural network,ResNet）及其优化是深度学习研究的热点之一,在医学图像领域应用广泛,在肿瘤、心脑血管和神经系统疾病等重大疾病的临床诊断、分期、转移、治疗决策和靶区勾画方面取得良好效果。本文对残差神经网络的学习优化进行了总结：阐述了残差神经网络学习算法优化,从激活函数、损失函数、参数优化算法、学习衰减率、归一化和正则化技术等6方面进行总结,其中激活函数的改进方法主要有Sigmoid、tanh、ReLU、PReLU（parameteric ReLU）、随机化ReLU（randomized leaky ReLU,RReLU）、ELU（exponential linear units）、Softplus函数、NoisySoftplus函数以及Maxout共9种;损失函数主要有交叉熵损失、均方损失、欧氏距离损失、对比损失、合页损失、Softmax-Loss、L-Softmax Loss、A-Softmax Loss、L2 Softmax Loss、Cosine Loss、Center Loss和焦点损失共12种;学习率衰减总结了8种,即分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、反时限衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减和噪声线性余弦衰减;归一化算法有批量归一化和提出批量重归一化算法;正则化方法主要有增加输入数据、数据增强、早停法、L1正则化、L2正则化、Dropout和Dropout Connect共7种。综述了残差网络模型在医学图像疾病诊断中的应用研究,梳理了残差神经网络在肺部肿瘤、皮肤疾病、乳腺癌、大脑疾病、糖尿病和血液病等6种疾病诊断中的应用研究;对深度学习在医学图像未来发展进行了总结和展望。     

跨模态跨尺度跨维度的PET/CT图像的Transformer分割模型

多模态医学图像能够有效融合解剖图像和功能图像的信息,将人体内部的功能、解剖等多方面信息反映在同一幅图像上,在临床上有十分重要的意义。针对如何高效利用多模态医学图像信息的综合表达能力,以及如何充分提取跨尺度上下文信息的问题,该文提出跨模态跨尺度跨维度的PET/CT图像的Transformer分割模型。该模型主要改进是,首先,在编码器部分设计了PET/CT主干分支和PET, CT辅助分支提取多模态图像信息;然后,在跳跃连接部分设计了跨模态跨维度注意力模块从模态和维度角度出发捕获跨模态图像各维的有效信息;其次,在瓶颈层构造跨尺度Transformer模块,自适应融合深层的语义信息和浅层的空间信息使网络学习到更多的上下文信息,并从中获取跨尺度全局信息;最后,在解码器部分提出多尺度自适应解码特征融合模块,聚合并充分利用解码路径得到精细程度不同的多尺度特征图,缓解上采样引入的噪声。在临床多模态肺部医学图像数据集验证算法的有效性,结果表明所提模型对于肺部病灶分割的Acc, Recall, Dice, Voe, Rvd和Miou分别为97.99%, 94.29%, 95.32%, 92.74%, 92.95%和90.14%,模型对于形状复杂的病灶分割具有较高的精度和相对较低的冗余度。