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目标辅助条件下的心肌疤痕分割网络的研究

目标辅助条件下的心肌疤痕分割网络的研究

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作者：李高远黑龙江大学

学位级别：硕士

心房颤动(Atrial fibrillation,AF)作为一种常见的心律失常,会导致人体容易形成血栓,造成血管堵塞,从而增加心脏衰竭和中风的风险,进而提高病人在心脏疾病上的发病率和死亡率。房颤的治疗手段是在心肌壁上形成阻断电信号传播的疤痕环(Sc... 详细信息

心房颤动(Atrial fibrillation,AF)作为一种常见的心律失常,会导致人体容易形成血栓,造成血管堵塞,从而增加心脏衰竭和中风的风险,进而提高病人在心脏疾病上的发病率和死亡率。房颤的治疗手段是在心肌壁上形成阻断电信号传播的疤痕环(Scar ring)。如何有效且快速地定位心肌疤痕(Myocardial Scar)的位置,查看疤痕的形成情况是否完全阻断异位电信号的传播,成为诊断房颤复发的重要先决条件。目前,钆增强核磁共振成像(Late Gadolinium-enhanced MRI,LGE-MRI)作为一种非侵入式成像技术成为诊断受损心肌和心肌疤痕的常用手段。由于心肌疤痕病灶区域过小且是不连续的,传统分割算法对局部小区域关注度存在明显不足,造成心肌疤痕分割效果模糊和缺失,对于深度学习的算法,直接分割疤痕效果也不理想。所以本文充分利用了左心房和心肌疤痕之间存在的相邻空间位置关系,提出了基于边界注意和密集注意力的目标辅助卷积神经网络(Edge and Dense U-Net,EDU-Net),实现了心房大目标辅助疤痕分割的方法。同时对边界信息的利用进行了详细讨论,并提出了边界膨胀方法和边界注意力辅助疤痕的分割方法,最后对这两种边界使用方法进行了讨论。EDU-Net由一个编码器和两个解码器构成,两个解码器分别分割心房和疤痕。本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面:1、为了更好的分割出小且离散的心肌疤痕,本文提出了EDU-Net的网络模型,并且研究了边界膨胀辅助方法,边界注意力,密集注意力以及基于深度监督策略的联合损失函数,密集注意力模块的作用是为了减少小疤痕信息在下采样过程中的信息丢失,而基于深度监督策略的联合损失函数使分割出的心房边缘更加清晰,更好的辅助疤痕的分割。2、为了确保心房的边界信息被充分利用,本文对边界的使用进行了详细的讨论,提出了基于心房边界膨胀算法的辅助疤痕分割方法,对膨胀的卷积核进行了选择,进行了超参数的实验,确定了最终边界膨胀所需卷积核大小。最后验证了无关组织对心肌疤痕分割的影响。3、因为心肌疤痕存在于心房的边缘,为了使模型更加关注心房边缘的区域,提高心肌疤痕分割的准确度,本文提出了基于边界注意力的辅助心肌疤痕分割的方法。该方法在心房的边界上进行特征选择,并对边界上疤痕的位置进行加权,提高了疤痕的分割效果,同时还将边界注意力与心房边界膨胀方法进行了对比。本文进行疤痕分割使用的数据是MICCAI 2022左心房和疤痕分割挑战赛的竞赛数据,并对本文提出的方法进行定量和定性的对比实验,实验表明在心肌疤痕分割的离散和厚度上得到了明显的提升。消融性实验也验证了各个模块对于心肌疤痕分割起到的正向作用。

关键词：心肌疤痕钆增强核磁共振成像边界注意力深度学习

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