本文是一篇医学论文，本文对心内外膜使用了不同的注意力模块，虽然结果有一定的改善，但是仍然存在一些不足。如何在添加模块时，更大程度提高网络训练的效率，这将是以后的研究方向。
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
心脏对人类来说很重要，它是促进血液流动的动力器官，其通过血液循环系统不断适时地泵出一定数量的血液给人体全身各个器官和组织，以满足其新陈代谢的需求，一旦血液循环停止，生命活动也将停止。当心脏以及其连接的动脉和静脉血管出现问题时将导致心血管疾病，此疾病的发生对人们的生命健康具有较大的危险性。
随着现代社会的高速运转，较快的生活节奏、不正常的生物钟、营养低的饮食、锻炼不足、高强度的工作和生活压力等多个因素共同作用，导致在不同年龄段的人群患上慢性病，进一步导致了较高的心血管病的发病率和死亡率。而在35-70岁的成年人中，心血管疾病是全球患病和死亡的最常见原因。各国收入水平在心血管死亡上存在显著差异，其在中等收入和低收入人群中比在高收入人群中更常见，在高收入国家，每千人年死亡0.6人，中等收入国家每千人年死亡2.0个，低收入国家每千人年4.2例死亡，心血管疾病每年每1000人在贫穷、小康和富裕的国家中分别有7.1、6.8和4.3人患病；将中国心血管疾病发病按年龄和性别进行分析，中国平均每年高收入人群每千人4.3例，中等收入每千人6.1例，低收入人群每千人7.5例[1-3]。
在全球范围内，心血管疾病比癌症导致更多的过早死亡，中国心血管病严重威胁着人类的健康[4]。根据中国心血管病医疗质量显示，心血管疾病依然是我国城乡居民的第一死因，2019年农村有45.91%，城市有43.56%，推算现在有3.30亿人患上心血管疾病，其死亡率最高，肿瘤和其他疾病的相关值中等，而且一直有人患病和死亡，同时患者的家庭面临更大的经济负担，社会的保健压力也会变[2, 3, 5, 6]，这一定程度上也影响了我国社会发展以及社会主义现代化建设的速度。目前为止，我国在此疾病的干预、诊治和研究等方面得到了较高的效果，但是医疗保健服务和质量安全还存在问题[3]，所以实施预防和治疗心血管病的战略，可能会降低与心血管疾病相关的死亡比例，最大化利用现代科学技术是现在解决问题的途径之一。
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1.2 国内外概况和发展趋势
1.2.1 医学图像分割方法概况和发展趋势
在医学成像中，将图像划分为不同区域，以此分析位置、类型等。通常一个对象的分割可通过识别该对象的所有像素或体素，或通过定位形成其边界的那些像素或体素来实现的。第一个方法主要看像素的强度，或其他的类似纹理等属性，与每个像素对比分析完成分割。后者定位边界像素的技术使用图像梯度，它在对象的边缘具有很高的值。分割方法因应用而异，例如大脑的分割不同于心脏的分割。医学图像种类多又复杂，很难用解析的解释或者简单的计算来表示医学图像的解剖结构。目前没有一种通用的算法能完成所有医学图像的分割。ROI需要可靠的分割。每种成像系统都有局限。所以医学图像分割是计算机视觉特别是医学成像应用中最有趣的和最具有挑战性的问题之一。
查阅分割技术方面的文献综述，医学图像的分割方法主要分为图1.2所示的几类，其中模型包含关于结构形状的信息，与图像相关伪影的抵抗能力更强。有的分割问题都是根据目标区域的均匀性以能量函数来描述的，其处理方法是通过最小化所有可能区域映射的能量来找到的。
目前，对MRI心脏图像的自动分割算法的研究重点大多放在左心室上，其次就是右心室和心肌[11]的研究。随着心脏相关数据集的丰富，医学图像分割领域研究方向转到同时分割左、右心室及心肌的全心脏分割，训练复杂度较高。为了获得更优的图像数据量和更好的质量，已经出现了各种分割技术和算法。然而，由于心脏一直在运动，心脏图像分割仍然是一个挑战。
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第二章 基于深度学习的图像分割基础理论
2.1 人工神经网络的基本原理
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）于1940年被提出，ANN学习或深度学习已成为当今机器学习的主导框架，机器学习除了提供生物系统的机械模型外，还用来探索神经科学中的“为什么”问题，大脑是一个强大而高效的计算压力下进化的生物机器。训练使机器学习框架能够发现该框架的输入数据和输出数据之间的潜在关系。直接训练复杂任务和行为的网络模型，接着深度学习提供了一种有效地为大脑功能生成候选模型的方法，一个典型的深度网络学习由三个基本部分组成：学习问题、网络结构和训练算法[31]。
2.1.1 神经元
ANN的灵感来自于生物神经网络的结构和功能，ANN好比是哺乳动物大脑中的神经元网络（图2.1），神经元是它的基本计算单元，它们以网络的形式连接起来处理数据。图2.2是单个神经元的结构图，每个输入信号都有一定的权重，使用一些数学函数处理这些输入值，最后输出最终的结果。完成神经元输出的数学函数被称为激活函数。求和部分使用的是符号函数，负责神经元执行输入加权求和（公式2.1）。
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2.2 基于卷积神经网络的图像分割方法
CNN是ANN中的一种，最早1998年LeC un[35]提出的一种多层结构的神经网络。通过神经网络使用局部特征映射进行目标识别，相应的数学运算就是卷积，这样的框架就被称为卷积网络。事实上，计算机视觉的进步，特别是卷积神经网络，已经使图像处理发生了革命性的变化，其可以很好完成图像分割、分类等相关工作。
2.2.1 卷积神经网络结构
CNN相比ANN多了一组卷积层，可以自动特征提取，CNN可以有许多卷积层，主要想法是卷积层可以学习更抽象的特征。输入图像输入到CNN的卷积层，提取图像特征，卷积层的输出输入到MLP中进行图像的准确分类工作。
（1）卷积层
一组卷积核构成卷积层，卷积的使用意味着一组卷积核将各自使用相同的函数处理各自的输入，也就是使用相同的连接权重集合。卷积核被组织成Nchannel通道或者特征映射，每个通道包含Nheight*Nwidth卷积核，如图2.12所示。卷积层中的每个特征映射都有一个感受野，如图2.13所示，维度为P*Q*R，有K个特征映射，每个特征映射的维度为I*J，层的每个卷积核由前一层中的卷积核驱动。CNN中连接权重由突触前和突触后之间的空间位移决定，所以单个通道内的所有卷积核使用同样的连接权重处理图像的不同部分，从而允许这些神经元在不同空间位置的感受野具有相同的刺激选择性，即平移不变性，给定特征映射中的每个权重都在图像的不同部分上进行训练，这就是特征映射的基本原理，这有效增加了特征图的训练集，这种权重的重复使用，不仅可以减少可训练参数量，还防止了过度拟合，而且使得处理具有不变性。CNN的空间不变性使得不管处理对象的空间位置如何，都用相同的权重集合去处理对象。CNN中每个通道的神经元数量减少，进而空间分辨率提高，提取更多特征，进而产生了更多的通道数量[31]。将图像分成小区域，也就是感受野。卷积核的工作原理是内核将感受野内的元素乘以图像的元素（图2.14）。
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第三章 基于双通道U-Net网络的心脏MR图像左室心肌分割研究........................................ 26
3.1 引言 ..................................... 26
3.2 U-Net网络的搭建 .................................. 26
第四章 基于混合注意力机制的左室内外膜分割算法 .............. 40
4.1 引言 .............................. 40
4.2 注意力机制 ............................. 40
第五章 基于双通道并行空洞卷积网络的左室内外膜分割技术 .................... 53
5.1 引言 ........................................... 53
5.2 空洞卷积原理 .................................. 53
第五章 基于双通道并行空洞卷积网络的左室内外膜分割技术
5.1 引言
首先因为网络加深变得复杂，还有多个卷积层，这就使得模型的权重和偏置增加，从而使得模型可训练的参数量增加，训练速度会减慢；其次U-Net网络里面的每个操作全是局部操作，感受野有限，网络无法学到完整的上下文信息，对左心室形状不规则的图像分割效果不明显，且卷积和池化操作会丢失图像细节和空间信息。所以为了扩大感受野的同时又不降低空间分辨率，又能改进左心室形状不规则图像的分割效果，减少网络深度，并在上一章混合注意力U-Net的瓶颈处引入空洞卷积，其不增加计算量可以缓解内存过度消耗的问题。 首先，介绍下空洞卷积原理，然后针对空洞卷积自身的一个缺点和分割目标，将多个空洞卷积进行级联或并行设计，以及前人已做出的研究贡献和存在的问题。
在卷积网络的上下文中，卷积是涉及一组权重与输入相乘的线性运算。对于卷积运算，核或滤波器是特征提取器，其是可学习权重的二维阵列。将滤波器应用于输入图像的滤波器大小的块，被称为感受野，运算就是将在感受野内的像素和滤波器中的权重值之间执行点积。然后，过滤器根据步长转移到下一个面片，重复上述过程，直到扫描完整个图像。过滤器权重和过滤器下面的值之间的一系列点积的最终输出即为特征图。
对于卷积运算，输出特征图通常具有比输入图像更小的空间分辨率。这种维数的降低可以通过采用补零技术来避免，即在应用滤波器之前在输入图像的边缘周围添加零值像素的边界。可以定义一个名为填充的超参数来确定要向图像边框添加多少个零值。如果不提供填充，则输出特征图将变小。
医学论文参考
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第六章 总结与展望
6.1 工作总结
本文主要研究了基于U-Net网络的心脏MR图像左心室分割方法。本文在深入调查研究卷积神经网络的理论知识后，对心脏MR图像左心室分割进行了研究和一步步的改进。主要研究内容和成果如下所示：
（1）设计了一种双通道全卷积心脏MR图像左室内外膜分割网络，并根据数据集的特点，采用相应的上采样方法，提出双通道三标签损失函数和自适应学习率优化器函数。最后在收敛的U-Net网络上进行测试，测试集心内膜和外膜的分割结果分别为：Dice系数为0.9098、0.9292，Jaccard系数为0.8536、0.8843，Sensitivity系数为0.9201、0.9314，Precision系数为0.9032、0.9374。内外膜的Dice系数均高于Jaccard系数，但是内膜的Sensitivity系数高于Dice系数，外膜的Precision系数高于Dice系数，而优秀的网络模型需要平衡这几个指标，这也是U-Net网络在心脏左心室分割中的一个不足。
（2）提出了基于混合注意力机制的左室内外膜分割算法。因为在医学图像分割中数据集的目标区域较小，然而背景部分较多，使得网络学习失去了重点，浪费了已有的资源，所以引入注意力机制到U-Net网络上，以此来抑制非左心室区域对左心室区域分割结果的干扰，考虑到左心室心内膜和心外膜的大小和位置差异，心内膜区域更小，外膜与各组织相连接，相似性程度高，为了能充分利用像素点间的关系，在心内膜的分割网络的瓶颈处引入自我注意力机制，为了能准确定位，更加将网络的关注点放在左心室分割上，在心内外膜的分割网络的跳跃连接处引入交叉注意力机制。最后通过实验获得了较好的分割结果。
参考文献（略）