基于Swin-Transformer的颈动脉超声图像斑块分割OA

评估颈动脉超声图像斑块需要大量且经验丰富的临床医生,并且超声图像具有边界模糊、噪声干扰强等特性,使得评估斑块耗时费力,因此需要一种全自动的颈动脉斑块分割方法来解决人力稀缺问题。文中提出了一种基于Swin-Transformer(Shifted-Windows Transformer)模块的深度神经网络模型用于自动分割颈动脉斑块。在U-Net(U-Convolutional Network)架构基础上,编码部分使用3个用于图像下采样的卷积块以获得不同分辨率大小的特征图像,再添加6对连续Swin-Transformer模块用于更细化的特征提取。解码部分将Swin-Transformer模块输出的细化特征逐级上采样,分别与编码部分各级分辨率的特征图进行跳跃连接。基于同仁医院数据集进行对比实验,结果显示所提网络模型Dice指标达到0.8142,高于其他对比网络,证明了所提模型可以有效地提取颈动脉超声图像斑块特征,实现自动化、高精度的斑块分割。