【摘 要】
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计算机辅助诊断（CAD）具有广泛的临床应用,而医学图像分割作为CAD中的第一个步骤,就显得至关重要,拥有很高的研究价值和应用前景。目前来看,在各个国家的医疗体系下,最难攻克的就是癌症,而在这之中,胰腺癌又是首当其冲,这有很多的原因,首先就是胰腺癌难以被发现,胰腺作为人体中比较小的器官,很难通过图像来观察到胰腺的癌变,而且胰腺癌又有很多特点,比如胰腺癌来势一般都很迅速,而且癌细胞在早期就会进行转移,
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计算机辅助诊断（CAD）具有广泛的临床应用,而医学图像分割作为CAD中的第一个步骤,就显得至关重要,拥有很高的研究价值和应用前景。目前来看,在各个国家的医疗体系下,最难攻克的就是癌症,而在这之中,胰腺癌又是首当其冲,这有很多的原因,首先就是胰腺癌难以被发现,胰腺作为人体中比较小的器官,很难通过图像来观察到胰腺的癌变,而且胰腺癌又有很多特点,比如胰腺癌来势一般都很迅速,而且癌细胞在早期就会进行转移,一旦发现一般都已经成为恶性癌症。除此之外,胰腺癌的治愈后的生存率也很低,仅仅为5%,因此如何攻克胰腺癌这个健康上的最大敌人,是当前医学界工作的难点。在目前的医学诊断领域,运用最多也是最成熟的技术就是CT（Computer Tomography）,CT有很多优点,比如高的空间分辨率和高的信噪比。本文研究的对象也是CT图像,主要包括:改进了一项新的胰腺分割方法,将之命名为RRA-Unet。在完全卷积网络的基础上,添加了注意力模型来增强上采样和下采样之间的信息交换,同时采用双向残差模块,解决传统深度学习网络中的梯度消失问题,增强上下文的特征同享能力。在腹腔CT的医学图像分割中,胰腺属于一个体积很小的器官,因此在CT图像上就有一些影像特点,例如形状多样,与周围器官的灰度特征重合度高,对比度低。这造成了胰腺分割成为医学分割中最有挑战性的任务。解决胰腺体积小这个难题最好的办法就是在算法中加入注意力的思想,将算法的重心集中到胰腺的这个单独的器官上。解决边界模糊复杂这个问题,主要是引入双向残差的模型,利用深层网络和反向残差的自动学习机制来应对复杂特征的学习。在损失函数上,本文采用新的损失函数来代替在医学图像中广泛使用的DICE损失函数。新的损失函数不光关注分割结果与真实结果的区域重合度,而且注意到了两者的形状相似度。本文使用了来自NIH公共胰腺CT数据集（82个病人样本数据）,采用十重交叉验证的方法,平均的DSC系数为88.32%±2.84,比由Ma等人提出基于统计形状模型的方法平均DSC高出了3%,而且具有较高的鲁棒性,在此之前Ma等人的方法是分割结果最好的方法。因此,在实际应用中,这些方法可以用于临床医学中,从而提供更可靠的辅助诊断数据。
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