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| 基于多尺度特征融合的超声心动图
左心室分割方法 |
| 曾凡凡 何雪威 陈林丽 |
| 浙江中医药大学附属杭州市中医院超声科 |
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摘要 积大、心肌环细长）导致传统单尺度卷积神经网络难以同时兼顾的分割难题，提出一种在保持精度的同时具备更高参数与计算
效率的分割方法，以满足左心室射血分数等临床功能指标计算的需要。方法 提出多尺度特征融合U型卷积网络
（MSFF-UNet），在U型卷积网络（U-Net）编码瓶颈层引入空洞空间金字塔池化（ASPP）模块，以实现多尺度上下文显式建模，
并在每条跳跃连接上嵌入挤压-激励（SE）通道注意力模块，以实现任务自适应的通道加权。在公开的多结构超声分割心脏采
集数据集（CAMUS）（包含500例患者2000张精标图像）上，将本研究方法与基线U-Net、AttentionU-Net及U-Net++进行
多种子对比和消融实验，并通过逐图配对t检验和Wilcoxon符号秩和检验评估统计学显著性。结果 在50例患者200张
测试图像上，本研究方法对左心室心内膜、心肌、左心房三类结构的平均Dice相似系数为0.909±0.001，优于基线U-Net和
AttentionU-Net（均P＜0.05），与U-Net++的0.911相当；平均95%豪斯多夫距离由5.48像素降至5.18像素，相对下降
5.5%。消融实验显示，ASPP与SE单独使用均不优于基线，两者联合时呈现显著协同（均P＜0.05）。本研究方法以6.21M参数
量和13.10G浮点运算量（FLOPs），达到1.39ms/帧（720帧/s）的推理速度。结论 MSFF-UNet在CAMUS上达到与
U-Net++相当的分割精度，但参数量减少32%、FLOPs降低62%、推理速度提升40%，且ASPP与SE模块呈现显著协同效
应，可为临床实时超声心动图分析提供兼顾精度和效率的解决方案。
[关键词]超声心动图；左心室；深度学习；图像处理；人工神经网络
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| 关键词 ：
超声心动图,
左心室,
深度学习,
图像处理,
人工神经网络
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| 基金资助:杭州市生物医药和健康产业发展扶持专项项目（2022WJC222） |
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