多分支与自注意力结合的前列腺癌灶分割方法

针对磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)中前列腺癌病灶形状各异、与相邻组织对比度低、边界模糊等问题,提出一种结合多分支结构与自注意力机制的前列腺癌病灶分割网络。首先利用多分支结构提取图像中不同尺度的特征,增加网络提取特征的多样性。其次通过多头自注意力机制对全局信息进行建模,计算图像中元素之间的相关性,增强癌灶区域与背景的差异来提高前列腺癌病灶区域的分割精度。实验结果表明,所提方法在前列腺癌灶分割任务中的Dice相似性系数、交并比和95%豪斯多夫距离分别为79.23%、69.26%、7.21,更接近人工标注的结果。