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基于深层属性表示学习的肾脏肿瘤图像分割研究

基于深层属性表示学习的肾脏肿瘤图像分割研究

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作者：毕瀚文黑龙江大学

学位级别：硕士

医学图像分割是一种将医学影像中的结构和组织分割成不同区域的技术,可以帮助医生或研究人员更好地理解医学影像,以便进行更精确的诊断和治疗。对于肾脏和肿瘤这样形状、大小和分布多样的组织,从CT中准确地分割出它们是病人诊断和制定... 详细信息

医学图像分割是一种将医学影像中的结构和组织分割成不同区域的技术,可以帮助医生或研究人员更好地理解医学影像,以便进行更精确的诊断和治疗。对于肾脏和肿瘤这样形状、大小和分布多样的组织,从CT中准确地分割出它们是病人诊断和制定治疗方案的至关重要的一步。传统的人工筛选和分割肿瘤方法需要经验支撑,耗费大量的时间精力,而使用深度学习的分割技术可以有效地提高医生的诊断和治疗效率。然而,整合肾脏和肿瘤之间多个不同尺度的空间关系和依赖仍然是一项挑战。因此,基于3D CT图像考虑切片间的相似性和空间关系的分割技术是一项非常有价值的研究,该技术可以帮助医生更准确地确定肾脏和肿瘤之间的边界,并提高分割的准确性和效率,从而为医生提供更好的协助。本文提出了三个基于深度学习的肾脏肿瘤CT图像分割方法。其中,第一个方法是基于图构建和图卷积自动编码器的图像分割(GAE-Seg)。该方法将三维深层结构特征信息映射为图结构数据,并利用图卷积在节点间传播信息。为了捕获肾脏和肿瘤之间的长距离的语义关系和空间关系,该方法计算图像特征向量之间的相似性,将其作为图结构连接节点边上的权重。然后,将图结构作为图卷积自动编码器的输入,在图中节点信息沿着边传播信息,捕捉非局部特征,从而学习全局范围内的肾脏和肿瘤之间的语义信息。本文介绍的第二个方法是基于多尺度拓扑和注意力的肾脏肿瘤分割(MGRSeg)。首先,从深层特征表示构建图像区域之间的拓扑结构,并通过多阶随机游走和邻域范围更新为每个图像区域节点制定拓扑属性。然后,利用多尺度图卷积自动编码器(MGC)提取节点的深层多尺度拓扑表示,在卷积和优化过程中节点沿着图边传播所学知识,以补充特征表示。在此基础上,使用尺度层面的注意力模块学习多个尺度的拓扑表示的自适应权重,从而自适应融合。对公共肾脏和肿瘤CT分割数据集的评估结果表明,该方法的分割性能优于其他的分割方法。同时使用不同主干网络的消融实验研究也证明了该方法的主要技术创新和泛化能力的贡献。本文介绍的第三个方法是基于Transformer和掩码自动编码器的肾脏肿瘤图像分割(MAE-Seg)。该方法使用自注意力机制来重构被掩盖的图像特征,从而更好地分割肾脏和肿瘤。首先,使用掩盖机制将输入图像划分成小块,并以均匀分布的方式在整个区域上覆盖,未被覆盖的块作为自动编码器的输入。然后,利用Transformer学习特征之间的全局依赖关系,其中多头注意力可以关注不同信息的空间联系,从而更好地捕捉肾脏和肿瘤不同位置之间的依赖关系。在解码过程中,首先将编码器隐藏表示扩展,添加掩盖部分的特征并补充位置信息,作为解码器的输入,利用Transformer重构缺失的区域。使用掩码的策略可以压缩数据、提取特征和去除噪声,基于不同掩码率的消融实验展示了不同的分割效果,这表明掩码率对分割结果有重要影响。MAE-Seg方法在肾脏和肿瘤CT分割数据集上取得了优秀的性能,通过消融实验和与其他方法的比较,也证明了MAE-Seg的对于肾脏肿瘤分割的有效性。

关键词：肾脏肿瘤分割邻居拓扑嵌入多尺度拓扑表示学习尺度层面注意力自注意力机制

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