基于注意力机制的两阶段纵膈淋巴结自动分割算法

徐少伟，秦品乐，曾建朝*，赵致楷，高 媛

（1.山西省医学影像人工智能工程技术研究中心（中北大学），太原 030051；2.中北大学大数据学院，太原 030051；3.山西医科大学第一医院，太原 030001）

（*通信作者电子邮箱zjc@nuc.edu.cn）

0 引言

纵膈是左右纵膈胸膜及其间所夹的器官和组织的总称，其中遍布纵膈淋巴结，而淋巴结转移是肺癌由原发灶向远处转移的重要转移途径。肺癌淋巴结的转移规律一般遵循肺内淋巴结、肺门淋巴结、纵膈淋巴结的顺序［1］，因此纵膈区的淋巴结状况对于肺癌患者精确的临床分期、治疗选择和改善预后有着重要的参考和影响作用。国际肺癌协会（International Association for the Study of Lung Cancer，IASLC）根据纵膈解剖学结构将纵膈分为14 个区域［2］，在肺癌检查中对每一个分区都应进行淋巴结采集，其中两侧肺癌主要对2、4至9等分区进行采样。因此准确检测纵膈区淋巴结并标注其对应分区对于医生诊断具有重要意义［3-4］。

计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）影像具有密度分辨力高、横断层影像较清晰、敏感性高等特点，对纵膈淋巴结检查具有重要价值。根据医学先验，纵膈淋巴结主要存在于器官间隙，一般认为正常淋巴结直径在1 cm 以内，而直径大于1.5 cm 的淋巴结具有临床价值。在CT 断层中，纵膈淋巴结因形态为椭圆形，易与血管断面、左肺动脉层面主升动脉心包上隐窝、左右心耳、胸腺、胸内甲状腺等混淆；而且肿大纵膈淋巴结间尺寸差异大，小淋巴结识别困难。因此医生要辨别淋巴结及定位其所在分区非常困难，并且截至目前，CT图像纵膈淋巴结分割算法中评价指标Dice score 最高仅为52.3%［5］。……