基于全卷积神经网络的直肠癌肿瘤磁共振影像自动分割方法

目的直肠肿瘤(rectum cancer,RC)的图像精确分割是直肠癌诊断和治疗的基础和关键。目前,直肠肿瘤的分割通常是由放射科医生逐切片进行,这种方式主观性强,工作量大。为此,本文提出了一种直肠肿瘤磁共振影像全自动分割网络,在有效减少放射科医生负担的同时提高了肿瘤分割结果的可重复性。方法首先采用一个预训练的ResNet50提取特征,并在网络隐藏层添加3个边输出模块,实现图像数据的多尺度特征提取,最后融合3个边输出模块获得最终的分割结果。将所提网络架构的分割结果与基于U-net网络架构的分割结果进行比较,并分析不同损失函数和感兴趣区域(region of interest,ROI)尺寸对所提网络分割性能的影响。结果本研究使用中山大学附属第六医院512例患者的影像数据对模型进行训练及测试,其中随机选取的461例患者的T2加权磁共振影像用于网络训练,剩下51例患者的T2加权磁共振影像用于网络测试。结果表明,所提网络分割结果的平均Dice相似性系数(Dice similarity coefficient,DSC)、平均敏感度(sensitivity)、平均特异度(specificity)及平均豪斯多夫距离(Hausdorff distance,HD)分别达到了83.61%、89.10%、96.36%和8.49,均优于基于U-net的分割方法。对于包含了肿瘤组织的ROI,尺寸越小,分割效果越好。对于给定尺寸的ROI,几种损失函数并无太大差异。结论该算法能够准确地勾画肿瘤边界,有助于提升医生工作效率。