（脑肿瘤分割笔记：五十七）基于3D注意力UNet的脑肿瘤分割与生存预测

Title:Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction using 3D Attention UNet

摘要：

本文采用了3D UNet的架构，并将通道和空间注意力与解码器网络相结合来执行分割。

为了进行生存预测，我们基于分割肿瘤的几何形状，位置提取了一系列新的辐射特征，并将他们与临床信息相结合来估计每个患者的生存期。

在本文中，我们设计了一个基于3D注意力的UNet[20]，用于从MR图像中分割脑肿瘤。为了预测每个患者的存活天数，我们提取形状和几何特征，并将其与临床特征相结合，并训练分析各种回归技术的性能，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林和XGBoost。

方法

分割方法

我们采用3D UNet架构，并将3D注意模块与解码器集成，此外本文提出了一个带有解码器块的3D注意力模型，以增强分割预测。本文提出的注意模块由一个通道和空间注意与跳跃连接并行而成，然而，融合并行的特征可能会在特征学习中产生不一致，集成跳跃连接减少了网络的冗余性和稀疏性。总体架构如下图所示：

3D注意力跳跃单元

空间和通道注意力提高了整个特征层次的编码质量，因此引入了3D注意力单元，通过利用3D空间和通道间特征关系来生成3D空间