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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：本发明属于医学图像分割领域，特别涉及一种多维远程依赖捕捉与位置感知的腹部多器官分割方法。步骤1：腹部CT图像预处理；步骤2：采用三维交互TDI‑UNet网络进行语义特征的提取；步骤3：编解码对应层特征融合与细化；步骤4：输出分割结果。提出一种多维远程依赖捕捉与位置感知模块，将每次上采样后的特征图送入该模块，分别沿三个空间维度独立聚合特征，生成方向感知和位置敏感的注意映射，每个注意映射既可捕获输入特征其一空间方向上的远程依赖，又可保留其它两个空间方向上的位置信息。利用这种多维交互作用，模型可以更好地捕捉三维图像在空间中的位置和结构信息，增强对器官边界和小尺寸器官的识别能力，从而提高腹部多器官分割任务的整体性能。

主权项：1.一种多维远程依赖捕捉与位置感知的腹部多器官分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：训练集预处理，对腹部CT图像进行重采样和裁剪处理缩放至统一尺寸；步骤2：将处理过的训练集图片进行两次步长为1的1×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，得到特征图记为f1；步骤3：将f1输入特征提取网络进行进一步特征提取，减小特征图的深度，高度和宽度的同时增加通道数，提取三层特征图，依次记为f2，f3，f4；步骤301：f1先经过两次步长为1的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，再经过一次步长为2的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，得到特征图记为f2，通道数变为f1的2倍，大小缩小为f1的12；步骤302：f2先经过两次步长为1的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，再经过一次步长为2的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，得到特征图记为f3，通道数变为f2的2倍，大小缩小为f2的12；步骤303：f3先经过两次步长为1的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，再经过一次步长为2的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，得到特征图记为f4，通道数变为f3的2倍，大小缩小为f3的12；步骤4：解码阶段用转置卷积进行上采样以恢复特征图的空间分辨率，每次上采样后的特征图输入多维远程依赖捕捉与位置感知MLDC-PAM模块，通过跳跃连接将编解码部分的对应层特征进行融合；步骤401：f4经过两次步长为1的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，得到特征图记为g1，通道数和特征图大小不变；步骤402：g1与f4通过跳跃连接进行特征融合，将融合后的图像经过转置卷积操作，得到特征图记为h1，大小变为融合后特征图的2倍；步骤403：h1输入MLDC-PAM模块细化特征，沿x轴深度方向对h1进行平均池化得到特征图记为gcαx，沿y轴高度方向对h1进行平均池化得到特征图记为沿z轴宽度方向对h1进行平均池化得到特征图记为步骤404：将沿三个方向池化得到的特征图两两进行通道上的拼接操作，与拼接得到特征图记为fcα1，与拼接得到特征图记为fcα2，与拼接得到特征图记为fcα3；步骤405：将拼接后的三个方向性特征图分别进行1×1×1卷积处理，减少参数量和计算复杂度，通道数都变为分别记为fcα4，fcα5，fcα6；为加快模型的收敛速度并防止梯度爆炸和消失问题，对fcα4，fcα5，fcα6再进行实例归一化和LeakyReLU激活函数操作得到特征图分别记为步骤406：在特征激励阶段将经过非线性处理的三个维度拼接特征图进行划分，再将划分后的相同方向性的特征图进行特征融合，之后经过1×1×1卷积调整特征的抽象层次，整合通道间的信息，恢复到原来的通道数c，得到激励后的分方向特征分别记为δfcαx，ζfcαz；步骤407：通过Sigmoid函数将沿深度，高度，宽度三个维度的方向权重信息映射为[0,1]之间的权重值，获得空间中三个维度的交互权重，分别记为通过矩阵相乘操作，将其作用于输入图像h1中，获得空间加权后的特征图；步骤408：将加权后的特征图进行步长为1的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，输出特征图记为g2，通道数变为h1的12；步骤409：f3与g2通过跳跃连接进行特征融合，将融合后的图像经过转置卷积操作，得到特征图记为h2，大小变为融合后特征图的2倍；步骤410：h2输入MLDC-PAM模块细化特征，再进行步长为1的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，得到特征图记为g3，通道数变为h2的12；步骤411：f2与g3通过跳跃连接进行特征融合，将融合后的图像经过转置卷积操作，得到特征图记为h3，大小变为融合后特征图的2倍；步骤412：h3输入MLDC-PAM模块细化特征，再进行步长为1的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，输出特征图记为g4，通道数变为原来的12；步骤413：f1与g4通过跳跃连接进行特征融合，得到特征图记为g5；步骤5：g5通过步长为1的3×3×3卷积，实例归一化，LeakyReLU激活函数操作，再通过一个1×1×1卷积层来进一步调整通道维度，使其与目标分割图的通道数相匹配，经过调整的特征图通过Softmax激活函数为每个体素分配属于不同器官的概率，生成多器官分割结果。

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