基于注意力机制残差U-Net模型的多标签脑出血精准分割技术研究

本研究针对CT影像中脑出血亚型手动分割耗时且易受主观影响的问题，开发了集成注意力机制与残差连接的ResUNet模型。通过对1,347例患者六类出血亚型（SAH/SDH/EDH/CC/IVH/ICH）的CT扫描分析，模型在测试集达到DSC 88-93、IoU 87-92的优异性能，为临床提供快速可靠的自动化分割工具。

　　

颅内出血的精准诊断一直是神经影像领域的重大挑战。传统CT影像分析高度依赖放射科医师经验，面对蛛网膜下腔出血（SAH）、硬膜下血肿（SDH）等六种常见亚型时，不仅存在耗时费力的问题，不同医师间的诊断差异率可达20%以上。尤其在急诊场景下，快速准确的血肿体积测算和定位直接关系到治疗决策，但人工勾画往往需要30分钟以上，可能延误黄金救治时间。

温州医科大学附属第二医院育英儿童医院的研究团队在《BMC Medical Informatics and Decision Making》发表的研究中，创新性地将注意力机制与残差学习相结合，开发出ResUNet深度学习模型。该研究收集了1,347例涵盖六类出血亚型的CT扫描数据，通过10折交叉验证证实模型在测试集实现Dice相似系数（DSC）88-93、交并比（IoU）87-92的稳定性能，边界误差控制在2.1-2.8毫米内，显著优于传统U-Net变体。

关键技术方法包括：1）多中心来源的1,347例CT扫描数据集构建；2）空间配准与Hounsfield单位（HU）标准化预处理；3）集成注意力门控和残差块的U-Net架构设计；4）Dice损失与交叉熵的混合损失函数优化。

【研究结果】

数据特征：患者平均年龄54.5±12.8岁，高血压占比52.8%，血肿体积差异显著（SAH 4,582±1,145 mm³至ICH 5,019±1,422 mm³）。

模型性能：训练阶段SAH分割达DSC 95±1.2，测试集保持93；最复杂的IVH在训练/测试集分别达DSC 89±1.6/88。边界精度dHD稳定在2.1-2.7毫米。

可视化验证：

证实模型能准确识别SAH的脑沟分布和EDH的双凸透镜形态。

【结论意义】

该研究通过三大创新突破现有技术瓶颈：1）注意力机制使模型聚焦出血特征，SAH分割精度提升12%；2）残差连接解决深度网络梯度消失问题，训练收敛速度提高40%；3）多标签框架实现单次扫描全亚型分析，处理时间缩短至20秒/例。相比Li等报道的U-Net（DSC 0.8033），本模型将ICH分割DSC提升至93，对临床最棘手的IVH也达到88的可靠精度。

未来可通过联邦学习整合多中心数据，并开发3D版本处理连续切片关联性。这项技术为急诊科"时间窗"决策提供了AI辅助工具，其开源计划（模型权重即将发布）将促进技术临床转化。正如讨论部分指出，该成果标志着脑出血诊断从定性判断迈向精准定量分析的关键一步。