一种基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法技术

本申请实施例提供一种基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，能够解决由于CT图像质量差导致先天性肺气道畸形的判断错误率高的技术问题。该方法确定融合平扫图像、静脉图像和动脉图像的第N融合图像、……、第一融合图像；将第一融合图像、第二融合图像通过注意力机制，得到第一权重图像；基于第一融合图像，通过上采样，得到第一尺寸图；将第一权重图像和第一尺寸图通过训练，得到第一阶段结果；以第m阶段结果为输入生成第m+1尺寸图；通过注意力机制，融合第m阶段结果和第m+2融合图像，生成第m+1权重图像；以此对第m+1尺寸图进行加权融合，输出第m+1阶段结果，以得到K+1层病变分割图，以得到病变边界分割结果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及医疗信息，尤其涉及一种基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法。

技术介绍

1、肺部结构异常疾病（congenital lung malformations，clms），是胎儿发育过程中形成的肺部结构异常相关疾病的统称。先天性肺气道畸形（congenital pulmonary airwaymalformation，cpam）为主要发病类型。cpam以终末细支气管过度增生与扩张为特征的先天性肺部错构瘤样病变，常表现为肺实质内单房或多房囊肿或蜂窝状结构。

2、目前，cpam临床体系依赖产前与产后双阶段影像评估。产前通过超声筛查和胎儿核磁技术进行宫内诊断。胎儿出生后，需要完善胸部计算机断层扫描血管造影（computedtomography angiography，cta）来明确判别该病。这样，通过双阶段影像，医生能够基于经验完成影像鉴别，进而得到是否为cpam的结论。

3、然而，婴幼儿自主呼吸调控能力缺失导致ct扫描时相随机性显著，呼吸运动伪影严重降低图像质量，导致医生判断错误。因此，亟需开发一种智能化的肺部ct影像解析方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，其特征在于，所述基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法还包括：

3.根据权利要求1或2所述的基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，其特征在于，所述基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法还包括：

4.根据权利要求3所述的基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，其特征在于，所述基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法还包括：

5.根据权利要求1或2所述的基于注意力机制的肺部...

【技术特征摘要】

1.一种基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，其特征在于，所述基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法还包括：

3.根据权利要求1或2所述的基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，其特征在于，所述基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法还包括：

4.根据权利要求3所述的基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，其特征在于，所述基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法还包括：

5.根据权利要求1或2所述的基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，其特征在于，所述注意力机制包括依次进行的相加操作、激活操作、卷积操作和再激活操作。

6.根据权利要求5所述的基于注意力机制的肺部结...

【专利技术属性】
技术研发人员：李泽西，武玉睿，季烨，刘菁，曹振华，刘帅，
申请(专利权)人：首都医科大学附属首都儿童医学中心，
类型：发明
国别省市：