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甲状腺癌诊疗中，甲状腺超声图像结节分割至关重要。现有自动分割模型泛化性差，影响临床应用。研究人员提出基于图谱的空间变换器网络（ASTN），提升了模型泛化能力与分割精度，为甲状腺癌诊疗提供有力支持。
甲状腺，这个位于颈部前方的小小腺体，却在人体的新陈代谢、生长发育等诸多生理过程中扮演着关键角色。近年来，甲状腺癌的发病率持续攀升，其中恶性甲状腺结节更是成为威胁人们健康的一大隐患。在甲状腺癌的早期检测与治疗中，甲状腺超声检查凭借其便捷、无创等优势，成为评估甲状腺结节的首选方法。而精准分割甲状腺超声图像中的结节，就像是为医生打开了一扇精准诊疗的关键大门，能帮助医生更准确地判断结节的性质、大小、位置等关键信息，进而制定出更科学、有效的治疗方案。
然而，目前在甲状腺超声图像结节分割领域，却面临着重重挑战。不同医院使用的超声扫描仪品牌各异，成像协议也不尽相同，这使得训练出来的自动分割模型在实际临床应用中 “水土不服”。即便有些模型在特定环境下展现出了专家级的分割精度，但一旦应用到不同设备采集的图像上，精度就会大打折扣，泛化性能差的问题严重限制了这些模型的临床推广。
为了攻克这一难题，来自未知研究机构的研究人员展开了深入探索。他们的研究成果发表在《Biomedical Signal Processing and Control》上，为甲状腺超声图像结节分割带来了新的曙光。研究人员提出了一种基于图谱的空间变换器网络（Atlas - based Spatial Transformer Network，ASTN），旨在提高模型的泛化能力和分割精度，为甲状腺癌的精准诊疗提供有力支持。
在这项研究中，研究人员用到了几个关键技术方法。首先，利用编码器从目标图像和图谱（由多个真实解剖结构组成的模板集）中提取并融合病变特征，进行配准。其次，基于阶段相似性对融合标签进行自适应加权，增强模型在不同数据域中的鲁棒性和准确性。此外，还设计了一种图谱选择算法，以保留更多先验信息，缓解配准过程中的挑战。研究使用的数据集来自合作医院的甲状腺超声图像（Thyroid Ultrasound Image，TUI），包含 P1 设备采集的 11360 张图像和 M3 设备采集的 800 张图像。
下面来看看具体的研究结果：
- 方法设计与创新：ASTN 框架通过分割网络的编码器提取结节区域的语义信息，再经半空间变换器网络生成变形场，从而保持解剖结构的完整性。同时，引入了创新的图谱选择算法和字典系统。图谱选择算法依据区域相关分数（Regional Correlation Score，RCS），挑选具有区域代表性的图像和标签构建字典元素，缩小图谱与目标病变区域在空间和纹理上的差距，简化配准过程。字典系统包含新开发的 “半 STN” 配准网络和先进的标签融合方法，利用结节语义信息确定字典元素与目标图像中结节的空间关系，从传统的浅层图像特征对齐转变为潜在语义特征的深度对齐，生成的位移场（Displacement Field，DF）能保持结节区域的完整性，减少成像设备差异导致的分割误差，提升模型的泛化能力。
- 性能评估：研究人员在 TUI 数据集上对 ASTN 方法的性能进行了评估。结果令人惊喜，配准的 Dice 相似系数（Dice Similarity Coefficient，DSC）提升至 88.59% 。在已知和未知数据域中，分割结果的交并比（Intersection over Union，IoU）相比现有方法分别提高了 1.34% 和 6.524%。这表明 ASTN 方法在甲状腺结节超声图像分割方面，不仅能有效提高配准精度，还能显著提升模型在不同数据域中的分割性能。
研究结论表明，ASTN 这种端到端的深度神经网络，结合新的图谱选择算法，成功解决了甲状腺超声图像结节分割的难题。它通过提取潜在空间特征，将配准网络的操作限制在病变区域，同时借助图谱中的先验信息，更好地保留了生物解剖结构，完成了精准的分割。这一研究成果意义重大，为甲状腺癌的早期诊断和治疗提供了更精准、有效的技术手段，有望在临床实践中广泛应用，帮助医生更准确地判断病情，制定更合理的治疗方案，从而提高患者的治愈率和生活质量。此外，该研究方法也为其他医学影像分割领域提供了新的思路和借鉴，推动了医学影像技术的进一步发展。
