El sistema vestibular es el aparato sensorial que ayuda al cuerpo a mantener su equilibrio postural, y el canal semicircular es un órgano importante del sistema vestibular. Los canales semicirculares son tres tubos membranosos, cada uno de los cuales forma aproximadamente dos tercios de un círculo con un diámetro de aproximadamente 6,5 mm, y segmentarlos con precisión es de gran beneficio para el diagnóstico auxiliar, la cirugía y el tratamiento de la enfermedad vestibular. Sin embargo, el canal semicircular tiene un volumen pequeño, que representa menos del 1% de la imagen global de la tomografía computarizada. Los médicos tienen que anotar la imagen corte por corte, lo que requiere mucho tiempo y trabajo. Para resolver este problema, proponemos una novedosa red neuronal convolucional 3D basada en U-Net 3D para segmentar automáticamente el canal semicircular. Añadimos el mecanismo de atención espacial de los módulos de compresión y excitación espacial 3D, así como el mecanismo de atención de canal de los módulos de atención global 3D para mejorar el rendimiento de la red. Nuestra red alcanzó un coeficiente de dados medio del 92,5% en el conjunto de datos de prueba, lo que demuestra un rendimiento competitivo en la tarea de segmentación de los canales semicirculares.
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