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基于长距离依赖编码与深度残差U-Net的缺血性卒中病灶分割
标题：基于长距离依赖编码与深度残差U-Net的缺血性卒中病灶分割
摘要：
随着神经影像技术的快速发展和医学图像数据的积累，自动化卒中病灶分割成为卒中临床研究的关键问题。本文提出了一种基于长距离依赖编码与深度残差U-Net的方法，用于对缺血性卒中病灶进行准确的分割。我们的方法充分利用了神经网络的深度特征提取能力和残差学习的优势，在分割任务中取得了良好的性能。
关键词：神经影像；缺血性卒中；病灶分割；长距离依赖编码；深度残差U-Net
1.引言
卒中是世界范围内导致疾病和死亡的主要原因之一。对卒中病灶进行准确的分割对于指导治疗和评估疗效具有重要意义。然而，由于卒中病灶的形态复杂性和差异性，传统的手工特征提取和分割方法往往存在局限性。近年来，基于深度学习的方法在医学图像分割问题上取得了巨大的成功。本文提出了一种基于长距离依赖编码与深度残差U-Net的方法，用于缺血性卒中病灶的准确分割。
2.相关工作
近年来，基于深度学习的方法在医学图像分割领域取得了显著的进展。其中，U-Net是一种被广泛应用于医学图像分割的卷积神经网络模型，其通过将浅层特征和深层特征进行连接，实现了更精确的分割结果。然而，U-Net存在着对长距离依赖的学习能力有限的问题。为了克服这一问题，本文引入了长距离依赖编码机制，以增强网络的特征提取和分割能力。
3.方法
本文的方法基于深度残差U-Net，首先对输入的医学图像进行预处理，包括去噪和归一化等。接下来，我们使用残差块构建深度网络，以提取图像的高级特征。在网络的下采样过程中，为了增强网络的学习能力，我们引入了长距离依赖编码机制。该机制通过将远距离的特征进行融合和传播，使网络能够更好地捕捉到不同尺度的特征。在网络的上采样过程中，我们采用反卷积和跳跃连接的方式来逐步恢复图像分辨率。
4.实验结果
我们使用一个公开的缺血性卒中数据集进行了实验。与其他基准方法相比，本文的方法在分割准确度和Dice系数等指标上均取得了显著改进。此外，我们还进行了一系列的实验分析，验证了我们方法的鲁棒性和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于长距离依赖编码与深度残差U-Net的缺血性卒中病灶分割方法。通过引入长距离依赖编码机制，我们的方法能够更好地捕捉图像中的特征，并取得了良好的分割效果。该方法在卒中临床研究中具有重要的应用前景，对于指导治疗和评估疗效具有重要意义。
参考文献：
[1]RonnebergerO,FischerP,BroxT.U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation[J].2015.
[2]Chen,L.C.,Papandreou,G.,Schroff,F.,etal.RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation[J].2017.