[發(fā)明專利]基于自注意力機(jī)制多尺度特征的右心室分割方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011106465.7
• 申請(qǐng)日: 2020-10-16
• 公開（公告）號(hào): CN112017198B
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉金平;高全全;賀俊賓;曾聘
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/11
• 分類號(hào): G06T7/11;G06T7/194;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京風(fēng)雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 曾志鵬

本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種基于自注意力機(jī)制多尺度特征的右心室分割方法及裝置，通過基于自注意力機(jī)制多尺度特征的右心室分割網(wǎng)絡(luò)模型，提取心臟磁共振圖像中的右心室特征；根據(jù)右心室特征，對(duì)待分割的心臟磁共振圖像中的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，得到右心室分割結(jié)果。本公開通過若干不同擴(kuò)張速率的空洞卷積層，提取不同尺度的右心室的特征，基于自注意力機(jī)制，動(dòng)態(tài)的在空間和通道維度上分段性聚焦右心室的特征，并通過集成骰子損失與加權(quán)交叉熵?fù)p失的復(fù)合損失函數(shù)，解決了右心室區(qū)域和背景區(qū)域不均衡的問題，提高了右心室分割的準(zhǔn)確性以及效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于自注意力機(jī)制多尺度特征的右心室分割方法及裝置。

背景技術(shù)

心臟核磁共振圖像分析任務(wù)中，左心室是一個(gè)厚壁的圓柱型區(qū)域，形狀較為規(guī)則易于分割，而右心室是一個(gè)不規(guī)則新月形的區(qū)域，較薄的心室壁有時(shí)會(huì)與周圍的組織混在一起，對(duì)其精確的分割與左心室相比具有一定的難度。實(shí)踐中，需要加倍的時(shí)間來確定右心室的體積，且結(jié)果比左心室具有的變異性。

使用傳統(tǒng)的圖像分割方法對(duì)右心室進(jìn)行分割，有基于地圖集、基于幾何性質(zhì)和基于先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷确椒ǎ欢@些算法大多對(duì)心臟核磁共振圖像中的圖像噪聲干擾和信號(hào)強(qiáng)度不均勻性重視不夠，這無疑對(duì)分割結(jié)果的準(zhǔn)確性造成影響。其中基于地圖集和基于幾何性質(zhì)的方法，其分割性能依賴登記的質(zhì)量，基于先科模型的方法依賴專業(yè)知識(shí)，并且魯棒性和準(zhǔn)確性較低。此外，傳統(tǒng)分割方法的效率和準(zhǔn)確性遠(yuǎn)低于人工分割，這主要是由于傳統(tǒng)的分割模型是淺層模型，沒有足夠的復(fù)雜性來建模右心室的模糊邊界、不規(guī)則空腔和復(fù)雜的新月形結(jié)構(gòu)。

另外，心臟核磁共振圖像中，大部分像素都屬于背景，只有大約5.1％的像素是右心室腔的一部分，因此存在類別不平衡問題。這種不平衡問題會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率低下，因?yàn)榇蠖鄶?shù)特征信息都屬于背景，在訓(xùn)練中提供給模型太多無用的背景信息，只有少數(shù)右心室信息參與模型的訓(xùn)練；此外，背景信息在數(shù)量上占極大優(yōu)勢(shì)，在訓(xùn)練過程中會(huì)使模型分割性能退化，無法識(shí)別和分割出右心室區(qū)域。所以，現(xiàn)有的右心室分割方案不能準(zhǔn)確分割心臟磁共振圖像中的右心室，且效率較低。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的目的在于提出一種基于自注意力機(jī)制多尺度特征的右心室分割方法及裝置，以解決現(xiàn)有的右心室分割方案不能準(zhǔn)確分割心臟磁共振圖像中的右心室，且效率較低的問題。

基于上述目的，本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供了一種基于自注意力機(jī)制多尺度特征的右心室分割方法，包括：

獲取待分割的心臟磁共振圖像；

通過預(yù)先獲取的基于自注意力機(jī)制多尺度特征的右心室分割網(wǎng)絡(luò)模型，提取所述心臟磁共振圖像中的右心室特征；

根據(jù)所述右心室特征，對(duì)所述心臟磁共振圖像中的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，得到右心室分割結(jié)果。

可選的，所述通過預(yù)先獲取的基于自注意力機(jī)制多尺度特征的右心室分割網(wǎng)絡(luò)模型，提取所述心臟磁共振圖像中的右心室特征，包括：

通過若干不同擴(kuò)張速率的空洞卷積層，提取不同尺度的右心室原始特征；

對(duì)所述不同尺度的右心室原始特征進(jìn)行組合，得到右心室組合特征；

對(duì)于所述右心室組合特征，通過自注意力機(jī)制，在空間維度上學(xué)習(xí)自注意力矩陣，得到右心室空間注意力特征；

對(duì)于所述右心室組合特征，通過自注意力機(jī)制，在通道維度上學(xué)習(xí)自注意力矩陣，得到右心室通道注意力特征；

將所述右心室空間注意力特征和所述右心室通道注意力特征進(jìn)行組合，融入所述基于自注意力機(jī)制多尺度特征的右心室分割網(wǎng)絡(luò)模型的特征提取和特征還原網(wǎng)絡(luò)中，得到所述右心室特征。

可選的，所述對(duì)于所述右心室組合特征，通過自注意力機(jī)制，在空間維度上學(xué)習(xí)自注意力矩陣，得到右心室空間注意力特征，包括：