| 基于多任务和注意力的胰腺癌全切片图像多组织分割模型 |
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| 引用本文： | 高威,蒋慧,焦一平,王向学,徐军.基于多任务和注意力的胰腺癌全切片图像多组织分割模型[J].生物医学工程学杂志,2023(1):70-78. |
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| 作者姓名： | 高威 蒋慧 焦一平 王向学 徐军 |
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| 作者单位： | 1.南京信息工程大学、人工智能学院智慧医疗研究院210044;2.海军医科大学附属长海医院病理科200433; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(U1809205,62171230,62101365,61771249,82003107)。 |
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| 摘 要： | 在全切片中分割不同组织对胰腺癌的诊疗十分重要，但目前面临内容复杂、样本偏少、样本异质性高等挑战。本文研究了胰腺癌病理切片八种类别的组织分割，通过引入注意力机制并设计分层共享的多任务结构，利用相关辅助任务显著提升模型性能。本文模型在上海长海医院的数据集上进行训练与测试，并在TCGA公开数据集上进行外部验证，在内部测试集上F1分数均高于0.97，在外部验证集上F1分数均高于0.92，且泛化性能显著优于基线方法。实验表明，本文模型可准确分割胰腺癌全切片图像中的不同组织，为临床诊断提供可靠依据。
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| 关 键 词： | 多任务学习 全切片图像 注意力机制 胰腺肿瘤 组织分割 |
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