2.5D UNet with context-aware feature sequence fusion for accurate esophageal tumor semantic segmentation

背景(考古学) 计算机科学 特征(语言学) 人工智能 模式识别(心理学) 分割 序列(生物学) 豪斯多夫距离 轮廓 计算机视觉 古生物学 哲学 语言学 遗传学 计算机图形学(图像) 生物
作者
Kai Xü,Feixiang Zhang,Yong Huang,Xiaoyu Huang
出处
期刊:Physics in Medicine and Biology [IOP Publishing]
卷期号:69 (8): 085002-085002
标识
DOI:10.1088/1361-6560/ad3419
摘要

Segmenting esophageal tumor from computed tomography (CT) sequence images can assist doctors in diagnosing and treating patients with this malignancy. However, accurately extracting esophageal tumor features from CT images often present challenges due to their small area, variable position, and shape, as well as the low contrast with surrounding tissues. This results in not achieving the level of accuracy required for practical applications in current methods. To address this problem, we propose a 2.5D context-aware feature sequence fusion UNet (2.5D CFSF-UNet) model for esophageal tumor segmentation in CT sequence images. Specifically, we embed intra-slice multiscale attention feature fusion (Intra-slice MAFF) in each skip connection of UNet to improve feature learning capabilities, better expressing the differences between anatomical structures within CT sequence images. Additionally, the inter-slice context fusion block (Inter-slice CFB) is utilized in the center bridge of UNet to enhance the depiction of context features between CT slices, thereby preventing the loss of structural information between slices. Experiments are conducted on a dataset of 430 esophageal tumor patients. The results show an 87.13% dice similarity coefficient, a 79.71% intersection over union and a 2.4758 mm Hausdorff distance, which demonstrates that our approach can improve contouring consistency and can be applied to clinical applications.
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