基于Swin Transformer的多尺度边缘优化膀胱癌磁共振成像分割算法

作者：刘力宾; 李翔; 魏本征; 张魁星^*

来源：生物医学工程研究, 2023, 42(01): 43-49.

DOI：10.19529/j.cnki.1672-6278.2023.01.07

• 膀胱癌
• 磁共振成像
• Swin Transformer
• 多尺度特征提取
• 分割边缘优化

针对膀胱癌磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)肿瘤区域小、癌变区域边缘模糊等问题，本研究设计了一种以Swin Transformer为骨干网络的多尺度边缘优化膀胱癌MRI分割算法。首先，设计特征提取模块学习细粒度语义特征信息；然后，采用一种多尺度特征金字塔模块解决肿瘤形状复杂多变的问题；最后，采用边缘细节解码模块对肿瘤分割边缘进行优化，提高分割性能。采用五折交叉实验验证算法性能，结果显示，该算法的交并比(IOU)、骰子系数(DICE)和准确率(ACC)分别达到89.11%、93.73%和93.46%。结果表明，本算法分割性能优良，可实现膀胱癌MRI影像精准分割，为临床医生提供辅助诊断工具。

• 出版日期2023
• 单位山东中医药大学