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开云拜仁合作伙伴:【每日一文】张琦:A comparative study of attention mechanism based deep learning methods for bladder tumor segmentation

论文成果(国际B类期刊):

Qi Zhang, Yinglu Liang, Yi Zhang, Zihao Tao, Rui Li, and Hai Bi, “A comparative study of attention mechanism based deep learning methods for bladder tumor segmentation”, International Journal of Medical Informatics, vol, 171, p. 104984, 2023.

论文简介:在数字经济时代,数字健康产业不断发展,智能辅助诊断成为关键创新模式。膀胱癌作为泌尿系统最常见的恶性肿瘤,存在着较高的误诊率和复发率。本文针对北京大学第三医院真实膀胱镜图像数据,设计并提出了若干基于注意力机制的深度学习模型,实现了面向对膀胱肿瘤病灶的智能分割,有效辅助医生实现面向膀胱癌的智能诊疗,降低误诊漏诊率。具体地,本文首先在U-Net基础上引入残差结构和双线性插值法,构建了基准智能分割模型。然后,我们进一步在基准模型基础上引入三种基于注意力机制的模块,包括在编码器-解码器路径上的混合注意力模块、在跳跃连接上的注意力指导模块、以及Inception注意力模块,以提升深度神经网络对医疗影像中多尺度信息的融合能力。通过一系列智能分割实验,本文证明了我们提出的深度学习算法可以有效分割膀胱镜图像中的肿瘤边界,分割Dice值达到了82.7%,这相较之前膀胱镜图像分割文献中67%的Dice结果有了显著提升。

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