[1]邓杰夫,奚峥皓,黄陈,等.基于交叉注意力的CT与MRI直肠癌病灶分割方法[J].中国医学物理学杂志,2024,41(8):953-959.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.08.005]
　DENG Jiefu,XI Zhenghao,HUANG Chen,et al.Segmentation of rectal cancer lesions on CT and MRI based on cross attention[J].Chinese Journal of Medical Physics,2024,41(8):953-959.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.08.005]
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基于交叉注意力的CT与MRI直肠癌病灶分割方法()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
41卷
期数:
2024年第8期
页码:
953-959
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2024-08-31

文章信息/Info

Title:
Segmentation of rectal cancer lesions on CT and MRI based on cross attention
文章编号:
1005-202X（2024）08-0953-07
作者:
邓杰夫1; 奚峥皓1; 黄陈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):
DENG Jiefu1;  XI Zhenghao1;  HUANG Chen2;  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, Shanghai 200080, China
关键词:
直肠癌; 语义分割; 交叉注意力; Transformer
Keywords:
Keywords: rectal cancer semantic segmentation cross attention Transformer
分类号:
R318
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.08.005
文献标志码:
A
摘要:
针对直肠癌辅助诊断过程中部分医学图像分割模型只适用于单一模态图像的局限性，提出一种基于交叉注意力机制并同时适用于CT与MRI两种模态的医学图像分割方法。首先，针对CT与MRI两种图像特征表示不同，提出一种交叉注意力机制统一两类图像的特征表示；其次，针对直肠癌图像病灶区域较小的特点，提出三支路的改进Swin Transformer分割网络，并将交叉注意力机制加入其中，使模型对两种图像都能进行病灶区域的分割；最后，使用该方法在直肠癌患者的CT与MRI影像数据进行验证，与ADDA、CycleGAN和SIFA方法相比，在CT图像上的准确率分别提高2.94%、3.05%、0.71%，在MRI图像上的准确率分别提高了3.31%、4.55%、1.76%。实验结果表明该方法对于两类图像具有更好的分割性能。
Abstract:
Abstract: In response to the limitation of some medical image segmentation models for rectal cancer auxiliary diagnosis that are only applicable to single-modality images, a medical image segmentation method based on a cross attention mechanism that is applicable to both CT and MRI modalities is presented. Considering the different feature representations of CT and MRI images, a cross attention mechanism is proposed to unify the feature representations of the two types of images. In view of the small lesions on rectal cancer images, an improved Swin Transformer segmentation network with 3 branches is established, and the cross attention mechanism is incorporated into it, enabling the model to segment lesion areas in both types of images. The proposed method is validated using CT and MRI image data from patients with rectal cancer. Compared with ADDA, CycleGAN, and SIFA methods, the proposed method improves the accuracy by 2.94%, 3.05%, 0.71% on CT images, and 3.31%, 4.55%, 1.76% on MRI images, respectively, demonstrating its superior segmentation performance for both types of images.

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2024-04-15 【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】邓杰夫，硕士研究生，研究方向：计算机视觉、医学图像处理，E-mail: m320121349@sues.edu.cn 【通信作者】奚峥皓，博士，副教授，研究方向：计算机视觉、智能认知学习与控制，E-mail: zhenghaoxi@hotmail.com
更新日期/Last Update: 2024-08-31