基于Swin Transformer的多尺度边缘优化膀胱癌磁共振成像分割算法
刘力宾1
李翔2
魏本征2
张魁星1
1.山东中医药大学 智能与信息工程学院,济南 250355;山东中医药大学 医学人工智能研究中心,青岛 2661122.山东中医药大学 医学人工智能研究中心,青岛 266112;山东中医药大学 青岛中医药科学院,青岛 266112
摘要：针对膀胱癌磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)肿瘤区域小、癌变区域边缘模糊等问题,本研究设计了一种以Swin Transformer为骨干网络的多尺度边缘优化膀胱癌MRI分割算法.首先,设计特征提取模块学习细粒度语义特征信息;然后,采用一种多尺度特征金字塔模块解决肿瘤形状复杂多变的问题;最后,采用边缘细节解码模块对肿瘤分割边缘进行优化,提高分割性能.采用五折交叉实验验证算法性能,结果显示,该算法的交并比(IOU)、骰子系数(DICE)和准确率(ACC)分别达到89.11％、93.73％和93.46％.结果表明,本算法分割性能优良,可实现膀胱癌MRI影像精准分割,为临床医生提供辅助诊断工具.
关键词：膀胱癌磁共振成像Swin Transformer多尺度特征提取分割边缘优化
分类号：R318(医用一般科学)TP181(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61872225)山东省自然科学基金资助项目(ZR2020ZD44)山东省自然科学基金资助项目(ZR2020KF013)山东省高校青创引才育才计划(2019-173)山东省研究生教育优质课程建设项目(SDYKC19148)
论文发表日期：2023-03-25
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 43-49 )
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