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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515 广东省医学图像处理重点实验室广东广州510515
出 版 物:《中国医学物理学杂志》 (Chinese Journal of Medical Physics)
年 卷 期:2025年第42卷第1期
页 面:37-42页
学科分类:0831[工学-生物医学工程(可授工学、理学、医学学位)] 08[工学] 0836[工学-生物工程]
摘 要:针对胰腺分割任务中因体积较小且解剖结构复杂带来的挑战,提出一种级联的3D胰腺分割网络(CPS-Net)。CPS-Net由两部分组成:第一部分采用ResUNet快速定位胰腺区域,第二部分使用融合深度卷积(DCB)和三向注意力感知模块(ToSA)的网络来细化分割结果。DCB通过逐层提取多尺度特征,显著增强胰腺与周围组织之间的区分能力。而ToSA则结合轴向注意力、平面注意力和窗口注意力机制,全面捕捉胰腺在复杂背景中的细节结构。CPS-Net在NIH公开数据集上的Dice相似性系数、阳性预测值、敏感性和Hausdorff距离指标分别达到(87.42±1.58)%、(87.42±3.52)%、(87.74±4.58)%和(0.22±0.08)mm。实验结果表明,CPS-Net表现优于当前主流分割网络,显著提升胰腺分割精度。