基于多任务动态资源优先策略的X射线图像导管检测与分割方法研究

本研究针对心脏微创手术中X射线透视图像导管实时检测与分割的临床需求，提出了一种结合ResNet架构与多预测头的卷积神经网络模型。研究人员创新性地开发了多级动态资源优先策略（Multi-level Dynamic Resource Prioritization），通过动态调整样本和任务权重，显著提升了电极定位（平均精度AP 84.15/83.13）和导管分割（平均J指数65.37/63.97）的双任务性能，在37 FPS的实时速度下为手术导航系统提供了更精准的影像支持。

　　

在心脏微创手术领域，X射线透视图像中的导管实时追踪一直面临重大技术挑战。传统方法如主动轮廓模型和血管增强滤波器易受图像伪影干扰，而早期学习算法仅能跟踪单一器械。随着手术机器人技术的发展，临床亟需能同时实现导管电极精确定位和整体分割的实时系统，以支持3D模型配准和自主手术操作。

英国东英吉利大学与伦敦国王学院的研究团队在《International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery》发表研究，提出创新解决方案。该团队设计了一种基于ResNet34的编码器-解码器架构，集成时空注意力模块（Attention Module）和多预测头。核心技术突破在于多级动态资源优先策略，该策略通过关键性能指标（KPI）动态评估任务难度，采用样本级Top^K筛选和任务级权重调整（MAE/IoU指标），在UCL数据集和私有数据集（62个临床病例的2450张图像）上实现双任务优化。

主要技术方法：

1. 网络架构采用ResNet34前四层作为编码器，512维注意力模块进行特征增强
2. 动态资源分配策略：样本级基于KPI硬阈值筛选（Top 30%-70%困难样本），任务级按$\frac{1}{\bar{\kappa }}$加权损失函数
3. 检测头使用焦点损失（Focal Loss）+L1损失，分割头采用BCE+IoU联合损失

研究结果：

1. 性能对比：在私有测试集上达到83.13% AP（检测）和63.97% J指数（分割），超越SOTA方法SANet 1.85%/0.59%
2. 效率优势：37 FPS的实时速度，较DeepLabV3提升19%
3. 消融实验：动态TopK硬分配策略使平均KPI提升至74.76%，较固定权重高1.36%
4. 临床验证：成功处理低剂量透视、三维旋转等复杂场景（见图2案例）

结论与意义：
该研究首次将动态课程学习理念引入医疗影像分析，通过性能指标驱动的资源分配机制，解决了多任务学习中检测-分割性能失衡的难题。临床价值体现在三方面：

1. 为心脏电生理手术提供亚毫米级电极定位（MAE 0.81mm）
2. 支持冠状动脉窦导管运动建模实现3D-2D配准
3. 框架输出可直接用于导管类型识别（通过电极模式分析）
   未来可扩展至脑肿瘤分割等复杂场景，但需解决多导管交叉干扰问题。研究获得英国EPSRC（EP/X023826/1）支持，伦理审批号IRAS 150161。