基于3D U-Net的腹部CT影像预处理方法：提升分割效率与精度的创新策略

本研究针对医学影像分割中数据量大、细节丢失等问题，提出基于3D U-Net的腹部ROI（Region of Interest）预处理方法。通过整合CHAOS和AbdomenCT-1K数据集（共6998张训练切片），采用k折交叉验证（CV）优化参数，结合Dice、Focal Dice等损失函数，实现最高99.71%的Dice评分，并通过连通域分析（CCA）使测试集维度平均降低33.34%，为临床诊断提供高效精准的预处理方案。

　　

在医学影像分析领域，腹部CT图像的精准分割是计算机辅助诊断和手术导航的关键环节。然而，传统方法面临两大痛点：一是高分辨率3D影像（单个体积可达数百MB）对GPU内存和算力的极致压榨，二是降采样处理导致细微结构丢失的精度困境。这种"鱼与熊掌不可兼得"的困局，促使研究人员寻找既能保留关键解剖细节又能提升计算效率的创新方案。

研究人员提出了一种革命性的预处理策略——基于3D U-Net架构的腹部感兴趣区域（ROI）智能提取系统。这项发表在《Computers in Biology and Medicine》的研究，通过巧妙融合CHAOS和AbdomenCT-1K两大公开数据集（合计8309张CT切片），构建了迄今最全面的腹部解剖结构标注库。研究团队采用k折交叉验证（k-fold CV）系统优化了批量大小（bs）和学习率（lr）等核心参数，并创新性地对比了Dice、Focal Dice和Focal Twersky三种损失函数的性能差异。

关键技术路线包含三大核心环节：首先通过人工标注建立金标准（ground truth），采用线性降采样平衡数据规模与细节保留；随后构建3D U-Net模型进行体积分割，其独特的编码器-解码器结构能有效捕捉三维空间特征；最终通过连通域分析（CCA）自动锁定最大边界框，实现背景噪声的高效剔除。实验在配备NVIDIA RTX 2080 TI的工作站上完成，采用TensorFlow-Keras 2.5.0框架。

【实验结果】

1. 性能优化：在1311张测试切片上，最佳模型达到99.71%的Dice评分，Hausdorff距离（HD）、HD₉₅和平均对称表面距离（ASSD）等指标均达临床可用标准。

2. 效率突破：经CCA处理后，测试集数据维度平均缩减33.34%，显著降低后续分析的计算负荷。

3. 参数影响：研究表明k=5的交叉验证方案在平衡计算成本与模型稳定性方面表现最优。

【结论与展望】

该研究开创性地将3D U-Net与经典图像处理技术结合，解决了医学影像分析中的"维度灾难"问题。其创新点在于：①首次系统验证了预处理对腹部CT分割性能的量化提升；②建立可推广的多中心数据集验证框架；③开发出兼容不同损失函数的模块化系统。未来可通过迁移学习拓展至其他解剖区域，为智能诊疗系统提供标准化预处理方案。值得注意的是，研究中采用的AbdomenCT-1K数据集包含多样化的扫描参数，证明算法具备良好的设备泛化能力，这对实际临床部署具有重要价值。