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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所

摘要：本申请实施例提供一种三维腹主动脉瘤及脏器血管管腔提取方法及装置，属于一般的图像数据处理或产生技术领域，所述方法包括：获取包含腹部区域的计算机断层扫描血管造影CTA图像；将所述CTA图像输入至管腔提取分割网络中，基于双位置编码和余弦相似度获取所述管腔提取分割网络输出的所述CTA图像的分割结果。本申请实施例提供的三维腹主动脉瘤及脏器血管管腔提取方法及装置，可以将CTA图像输入至管腔提取分割网络中，然后管腔提取分割网络根据双位置编码和余弦相似度得到CTA图像的分割结果，可以快速且准确地得到CT影像中的腹主动脉血管及腹主动脉瘤分割结果，能够提高在分割腹主动脉时的精度。

主权项：1.一种三维腹主动脉瘤及脏器血管管腔提取方法，其特征在于，包括：获取包含腹部区域的计算机断层扫描血管造影CTA图像；将所述CTA图像输入至管腔提取分割网络SDLU-Net中，基于双位置编码和余弦相似度获取所述管腔提取分割网络输出的所述CTA图像的分割结果，所述管腔提取分割网络是基于混合损失函数训练得到的；分割结果包括背景、管腔以及瘤体；基于双位置编码和余弦相似度获取所述管腔提取分割网络输出的所述CTA图像的分割结果的过程具体为：管腔提取分割网络SDLU-Net包括编码器和解码器，编码器包括卷积特征提取分支和注意力特征提取分支；CTA图像被送入2个特征提取分支：卷积特征提取分支和注意力特征提取分支；卷积特征提取分支中对所述CTA图像进行卷积特征提取处理，获取卷积特征图，注意力特征提取分支中基于双位置编码对所述CTA图像进行注意力特征提取处理，获取注意力特征图，所述双位置编码包括绝对位置编码和帧位置编码；在卷积特征提取分支中，图像首先经过一个卷积核大小为3，填充大小为1，步长为4的卷积层进行卷积计算，然后使用ReLU激活函数层和批归一化层进行归一化处理，在接下来的每一层中，都经过相同的卷积特征提取模块；在注意力特征提取分支中，图像在嵌入过程中经过子区域操作和双位置编码处理，在接下来的每一层中，使用相同结构的注意力特征提取模块；在卷积特征模块和注意力特征模块之间进行了特征交叉融合，得到融合特征图1；在解码器中，第n+1层的输出和编码器中相同层第n层的特征图被馈送到第n层解码块的卷积和上采样层；在解码器内部应用跳跃连接时，每个解码块的输出特征与相应的编码器特征图在相同分辨率尺度上的卷积特征提取层和注意力特征提取层的特征图进行连接，得到融合特征图2；在解码块的上采样层的四次迭代之后，获得四个不同大小的融合特征图3，这些结果以及解码器最后一层的输出被扩展到相同的尺寸H4×W4，同时保持通道数，使用SE通道注意力模块对包含不同深度的更重要通道信息的特征图分配更高的权重，最后，使用多层感知机将图像恢复到原始尺寸H×W，得到最终的分割图像，即获取CTA图像的分割结果；在卷积特征模块和注意力特征模块之间进行了特征交叉融合，得到融合特征图1的具体过程如下：基于注意力机制产生查询值的特征张量计算余弦相似度，并将所述余弦相似度与所述卷积特征图相乘，以获得新的查询值，余弦相似度的计算公式如下： ；其中，为余弦相似度，为图像的特征张量，为注意力机制产生查询值的特征张量，是单个帧内的区域数；此外，使用以下公式更新余弦相似度： ；其中，和为可学习的标量，表示的均值，表示的标准差，表示极小值，表示更新后的。

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