[发明专利]一种基于深度学习的医学图像自动分割方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的医学图像自动分割方法，具体实现为：(1)获取病人原始医学图像与目标区域手动分割结果，构建与分割任务相关的训练数据集；(2)设计一种融合残差模块与注意力机制的深度U形卷积神经网络模型；(3)利用Dice与二元交叉熵构建混合损失函数；(4)利用训练数据集进行网络训练；(5)用训练好的网络分割测试图像中的目标区域。本发明是一种端到端的医学图像全自动分割方法，可有效解决目前深度学习图像分割领域中存在的分割边界模糊，小目标检出率较低，训练过程不稳定，收敛困难等问题。

技术领域

本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的医学图像自动分割方法。

背景技术

随着医学影像技术的迅猛发展，更多的医生们会借助医学影像技术对病人的病情进行诊断，提出治疗方案。目前常见的医学成像技术有：计算机断层扫描(CT)，磁共振成像(MRI)等等。医学图像处理是辅助医生了解患者病情的重要技术手段，通过成像技术能帮助医生更直观地了解患者体内病变情况，做出准确有效的诊断。

医学图像分割是指通过在原始的医学图像中分离出病变区域、危及器官、放疗靶区等，是医学图像处理的重要组成部分，对医生准确了解患者病情，做出病情诊断，指定医疗方案起着至关重要的作用。现阶段医学图像的分割主要由有丰富临床经验的医师手工勾画完成，不仅费时费力，其准确性严重依赖于医师的经验与技巧。因此研究高效准确的医学图像自动分割方法能极大程度上帮助医生提高诊断效率与准确率。

近年来深度学习在医学图像目标识别与分割领域获得了突破性进展，相关学者也提出了多种基于深度学习的图像分割模型。然而，医学图像中目标区域往往具有对比度低、边界模糊，小型目标特征不显著等特点，现有网络模型通常难以这样的复杂与多样性，分割精度往往较低，尤其对于边界模糊、尺寸较小的分割目标，难以准确、有效地识别与分割。

发明内容

针对现有技术的缺点与不足，本发明将残差模块与注意力机制融入U形深度卷积神经网络的构建，旨在提供一种基于深度学习的医学图像目标区域自动分割方法，解决医学图像中分割目标边界模糊，小型目标难以检出的问题，提高计算机辅助诊断的精度和效率。

一种基于深度学习的医学图像自动分割方法，包括以下步骤：

(1)从医学图像公共数据集中获取病人原始医学图像及图像中目标区域的人工分割结果，构建训练数据集；

(2)构建一种新的融合残差模块和注意力机制的U形深度卷积网络，称之为RA-Unet，具体包括：

(2-a)采用U形网络作为主干网络，该主干网络共包含五个编码层、四个跳跃连接层、四个解码层和一个1×1卷积层，其中，第一个编码层的输出不仅作为第二个编码层的输入，同时还通过第一个跳跃连接层与第四个解码层相连作为该解码层的输入；第二个编码层的输出不仅作为第三个编码层的输入，同时还通过第二个跳跃连接层与第三个解码层相连作为该解码层的输入；第三个编码层的输出不仅作为第四个编码层的输入，同时还通过第三个跳跃连接层与第二个解码层相连作为该解码层的输入；第四个编码层的输出不仅作为第五个编码层的输入，同时还通过第四个跳跃连接层与第一个解码层相连作为该解码层的输入；第五个编码层的输出直接作为第一个解码层的输入；此外，上一个解码层的输出均作为下一个解码层的输入；为了得到分割结果，将最后一个解码层与一个1×1卷积层相连，其中最后一个解码层的输出作为1×1卷积层的输入，1×1卷积层的输出为各像素属于目标的概率图，通过引入阈值T，即可得到分割结果；所述T优选0.3～0.7的常数；

(2-b)在步骤(2-a)所述的主干网络中，每个编码层均由两个卷积模块连接组成，即双卷积模块，其中每个卷积模块包含1个大小为3×3的卷积层，批归一化层和Relu激活层；为了对图像进行下采样，第一至第四个编码层中，双卷积模块的末尾均增加1个大小为2×2的最大池化层；