Jun, 2024
AGFA-Net：基于计算机断层扫描血管造影的冠状动脉分割的注意力引导和特征汇聚网络
AGFA-Net: Attention-Guided and Feature-Aggregated Network for Coronary Artery Segmentation using Computed Tomography Angiography
Xinyun Liu, Chen Zhao
TL;DR通过 coronary computed tomography angiography (CCTA) 图像，提出了一种注重注意力的特征聚合的三维深度网络 (AGFA-Net)，用于冠状动脉分割，该网络利用注意机制和特征细化模块来捕捉显著特征并提高分割准确性。在包含 1,000 个 CCTA 扫描的数据集上，AGFA-Net 的评估表现出卓越的性能，在 5 折交叉验证中平均 Dice 系数相似度达到 86.74%，Hausdorff 距离为 0.23 毫米。消融研究进一步验证了所提出模块的有效性，凸显了它们对于改进分割准确性的贡献。总体而言，AGFA-Net 提供了一个稳健且可靠的冠状动脉分割解决方案，解决了不同血管尺寸、复杂解剖和低图像对比度带来的挑战。