GNNI U-net:基于组归一化与最近邻插值的MRI左心室轮廓精准分割网络

	GNNI U-net:基于组归一化与最近邻插值的MRI左心室轮廓精准分割网络
	高强 1; 高敬阳 1; 赵地 2
	2020
发表期刊	计算机科学
ISSN	1002-137X
卷号	47.0 期号:008 页码:213
摘要	心血管疾病已成为威胁人类健康的头号杀手。目前,医生们通过左心室MRI成像技术对左心室轮廓进行手工标注来计算心脏的各项功能参数,以监测和预防心血管疾病,但此方法的标注工作量大、耗时且繁琐。目前,深度学习在许多医疗影像分割领域取得了显著的成功,但在左心室轮廓分割领域仍有提升的空间。文中提出了一种基于组归一化与最近邻插值的MRI左心室轮廓精确分割网络——GNNI U-net(U-net with Group Normalization and Nearest Interpolation),该网络利用组归一化方法构建了能够快速、准确提取特征信息的卷积模块,基于最近邻插值法构建了用于特征信息还原的上采样模块。在Sunnybrook与LVSC两个左心室分割数据集上采用了中心裁减ROI提取的预处理方法,并对GNNI U-net进行了充分的对比实验。所提网络在Sunnybrook数据集上获得了Dice系数为0.937以及Jaccard系数为0.893的精度。在LVSC数据集上获得了Dice系数为0.957以及Jaccard系数为0.921的精度。GNNI U-net在左心室轮廓分割领域取得了比现有卷积网络分割方法更高的Dice系数精度。最后,进一步讨论并验证了组归一化操作卷积模块能够加速网络的收敛并提高分割精度;采用最近邻插值法的上采样模块对左心室轮廓这类较小目标的分割效果更好,能够在一定程度上加速网络的收敛。
关键词	GNNI U-net 组归一化最近邻插值左心室分割
语种	英语
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37874
专题	中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位	1.北京化工大学 2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	高强,高敬阳,赵地. GNNI U-net:基于组归一化与最近邻插值的MRI左心室轮廓精准分割网络[J]. 计算机科学,2020,47.0(008):213.
APA	高强,高敬阳,&赵地.(2020).GNNI U-net:基于组归一化与最近邻插值的MRI左心室轮廓精准分割网络.计算机科学,47.0(008),213.
MLA	高强,et al."GNNI U-net:基于组归一化与最近邻插值的MRI左心室轮廓精准分割网络".计算机科学 47.0.008(2020):213.