计算机工程

作者：周静, 钟原, 李平, 杨毅, 马立泰, 张涛

单位：1. 西南石油大学 计算机科学学院, 成都 6105002. 四川大学华西医院 骨科, 成都 610041

关键词：颈椎分割,注意力机制,多尺度融合,特征增强,卷积神经网络

基金：国家自然科学基金(61873218); 西南石油大学创新基金(642)

近年来，基于深度学习的医学图像辅助诊断逐渐成为主流，但常见的医疗锥体分割模型缺乏对颈椎细节信息的提取，导致锥体分割不完整或边缘相对模糊。为了提高颈椎MRI图像的分割精度，基于ResNet构建一种多尺度特征融合注意力（MSFFA）网络模型。利用多尺度注意力模块融合不同感受野进行注意力特征增强，同时为了降低特征信息融合的损耗，采用跨尺度特征融合模块进行相似域和边缘域特征增强，最终将原始样本的特征信息整合到分割结果中进行细节增强，进一步优化模型分割性能。实验结果表明，MSFFA模型相比于U-Net、AttUNet等模型分割得到的颈椎结构更完整、边缘更平滑，同时在腰椎分割中也能取得更精确的分割结果，并且相比于最优对照模型DeepLabv3+，Dice相似系数的均值提升了1.05个百分点。

来源：2023年第10期

《计算机工程》期刊编辑部

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