计算机工程与应用 ›› 2022, Vol. 58 ›› Issue (16): 226-233.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012-0489
周意龙,卫子然,蔡清萍,高永彬,马硕
ZHOU Yilong, WEI Ziran, CAI Qingping, GAO Yongbin, MA Shuo
摘要: 计算机断层扫描技术(computed tomography,CT)在胃部疾病的早期筛查、临床诊断、术前预测、术后评估等方面发挥重要作用,是医生诊断胃部疾病的重要依据。针对胃部组织形变大、结构复杂,难以精确地对病灶进行分割和T分期的问题,提出了一种多任务卷积神经网络MAA-Net。这种新型的方法包含两条主线:一条主线在多输入的U型结构中进行胃部肿瘤的分割;另一条主线采用密集空洞卷积模块提取深层的特征信息进行胃癌的T分期。针对肿瘤分割精度低的问题,提出了自适应特征融合模块。为了改善小目标的分割和梯度变化,分别提出了注意力机制和混合损失函数。对所提方法进行定量定性的评估和分析,结果表明,所提方法优于同类方法。这种方法若作为胃癌早期检测的工具,可以有效地缓解医生的压力并及时帮助患者。