[1]康帅,奚峥皓,黄陈,等.基于DPU-Net的直肠癌肿瘤分割与T分期研究[J].中国医学物理学杂志,2023,40(10):1189-1197.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.10.001]
　KANG Shuai,XI Zhenghao,HUANG Chen,et al.Rectal tumor segmentation and T staging based on DPU-Net[J].Chinese Journal of Medical Physics,2023,40(10):1189-1197.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.10.001]
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基于DPU-Net的直肠癌肿瘤分割与T分期研究()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
40卷
期数:
2023年第10期
页码:
1189-1197
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2023-10-27

文章信息/Info

Title:
Rectal tumor segmentation and T staging based on DPU-Net
文章编号:
1005-202X（2023）10-1189-09
作者:
康帅1; 奚峥皓1; 黄陈2; 傅中懋2; 刘翔1
1.上海工程技术大学电子电气工程学院， 上海 201620； 2.上海交通大学附属第一人民医院普外科， 上海 200080
Author(s):
KANG Shuai1;  XI Zhenghao1;  HUANG Chen2;  FU Zhongmao2;  LIU Xiang1
1. School of Electronic and Electrical Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China 2. Department of General Surgery, Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai 200080, China
关键词:
直肠癌; 分割; T分期; 注意力机制; 多模态融合
Keywords:
Keywords: rectal cancer segmentation T staging attention mechanism multi-modality fusion
分类号:
R318；TP391.41
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.10.001
文献标志码:
A
摘要:
基于MRI图像对直肠癌肿瘤进行分割与T分期识别在直肠癌术前诊断与治疗方案制定中起着重要作用。为了准确分割肿瘤并进行T分期，提出一种多任务学习模型DPU-Net，联合分割与分期任务。在分割分支中，针对直肠癌MRI图像结构复杂的特点，结合注意力机制与多尺度特征加强模型对肿瘤的关注度以及边缘特征提取能力，提高分割效果。在分类分支中，为解决直肠癌肿瘤T分期难的问题，引入诊疗文本，充分利用医疗数据。提出基于动态加权的多模态融合模型，结合图像特征与文本特征对肿瘤T分期识别。将本文模型与主流模型进行对比，实验结果表明，本文模型分割精度DSC为82.88%，相比于U-Net提升了17.96%。分类准确率为76.24%，相比于Dense-Net提高了9.43%。本文模型具备辅助医生诊断的可行性。
Abstract:
Abstract: The segmentation and T staging of rectal tumor in MRI images are critical in preoperative diagnosis and treatment planning. A multi-task learning model, DPU-Net, is proposed to achieve both accurate tumor segmentation and T staging. In the segmentation path, considering the complex structure of rectal cancer MRI images, attention mechanism and multi-scale features are used to enhance the models focus on tumor and the edge feature extraction ability, thereby improving segmentation performance. In the classification path, medical treatment texts are introduced to make full use of medical data and a multi-modality fusion model based on dynamic weight which combines image features and text features is established for T staging. The experimental results show that the proposed model achieves a Dice similarity coefficient of 82.88%, which is 17.96% higher than U-Net, and that the staging accuracy is 76.24%, which is 9.43% higher as compared with Dense-Net. The proposed method is feasible for auxiliary diagnosis.

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2023-05-08 【基金项目】国家自然科学基金（12104289）；上海申康医院发展中心临床三年行动计划（SHDC2020CR4022）；上海市教育委员会高峰高原学科建设计划（20191425）；CSCO-青年创新肿瘤研究基金（Y-Young2020-0458）；上海市松江区科技攻关项目（2020SJ255） 【作者简介】康帅，硕士，研究方向：计算机视觉、医学图像处理，E-mail: kstxzr1105@163.com 【通信作者】黄陈，博士，主任医师，研究方向：胃肠外科、胃肠肿瘤影像组学，E-mail: richard-hc@hotmail.com
更新日期/Last Update: 2023-10-27