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基于自注意力机制的脑血肿分割和出血量测量算法
文献摘要：
出血量是脑出血疾病分级、治疗方案确定和预后判断的重要指标.但由于大脑结构的复杂性、血肿形态和位置的多样性,在CT影像中准确可靠地分割血肿和测量出血量极为困难.本文提出一种基于自注意力机制深度学习网络的脑血肿分割和出血量测量算法.首先,为克服大脑结构的复杂性,弥补卷积模块只能进行线性运算和提取局部特征的缺点,在分割网络编码器末端引入自注意力模块,通过高阶运算,提取图像全域的特征关联特性,从全局角度提取血肿;然后引入通道和空间注意力模块,通过训练学习得到各个通道和特征区域上的权重,通过该权重突出有用信息,抑制无用信息;最后,根据脑出血患者多层CT影像切片的血肿分割结果,计算出血量.在真实脑出血CT影像数据集上的实验结果表明,本文算法在多种情况下的脑血肿分割和出血量测量上均取得了较好的效果,即使在形状不规则或贴近颅骨的情况下,本文算法仍然较为有效.
文献关键词：
脑出血;图像分割;出血量;深度学习;自注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
李垚;余南南;胡春艾;柯明池;于金扣
作者机构：
江苏师范大学电气工程及自动化学院,徐州 221116;徐州市中心医院,徐州 221009;宿迁市中西医结合医院,宿迁 223899
文献出处：
引用格式：
[1]李垚;余南南;胡春艾;柯明池;于金扣-.基于自注意力机制的脑血肿分割和出血量测量算法)[J].数据采集与处理,2022(04):839-847
A类：
B类：
自注意力机制,脑血肿,出血量,测量算法,方案确定,预后判断,大脑结构,血肿形态,深度学习网络,卷积模块,局部特征,分割网络,网络编码,编码器,自注意力模块,特征关联,关联特性,全局角度,空间注意力,训练学,习得,特征区域,无用信息,脑出血患者,影像数据,颅骨,图像分割
AB值：
0.2813
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