计算机辅助设计与图形学学报

作者：曹冬平, 党佳晨, 钟勇

关键词：卷积神经网络, 超声图, 实时图像分割

超声心动图的分割在临床上对医生的诊断有巨大作用.针对超声图像含有大量噪声、轮廓特征不明显、已有分割算法耗时久、目标分割不完整或引入不必要的背景区域的问题,提出一种基于全卷积网络与几何信息辅助分割的实时分割算法.首先,利用改进的YOLACT框架并行生成原型模板掩码和左右心室、心房的实例掩码的系数,并将两者线性组合获得实例掩码;然后,利用编码模块增强分割效果,提出位置编码模块避免卷积神经网络带来的全局位置信息丢失,以及提出形状编码模块减少心房心室差异小带来的分类错误.实验结果表明,在超声心动图像数据集上的APA,AMIoU和ADICE指标分别达到0.777,0.705和0.827,该方法比其他算法在精度上接近nnU-Net的结果,但速度可以达到27帧/s,比UNet++提升145%.

来源：2022年第8期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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