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心血管疾病已成為威脅人類健康的頭號殺手。目前，醫生們通過左心室MRⅠ成像技術對左心室輪廓進行手工標注來計算心臟的各項功能參數，以監測和預防心血管疾病，但此方法的標注工作量大、耗時且繁瑣。目前，深度學習在許多醫療影像分割領域取得了顯著的成功，但在左心室輪廓分割領域仍有提升的空間。文中提岀了一種基于組歸一化與最近鄰插值的MRI左心室輪廓精確分割網絡— GNNI U-net（U- net with Group Normalization and Nearest Interpolation），該網絡利用組歸一化法構建了能夠快速、準確提取特征信息的卷積模塊，基于最近鄰插值法枃建了用于特征信息還原的上采樣模塊。在 Sunnybrook與LVSC兩個左心室分割數據集上采用了中心裁減ROⅠ提取的預處理方法，并對 GNNI U-net進行了充分的對比實驗所提網絡在 Sunnybrook數據集上獲得了Dice系數為0.937以及 Jaccard系數為0.893的精度。在LVSC數據集上獲得了Dice系數為0.957以及 Jaccard系數為0.921的精度。 GNNI U-net在左心室輪廓分割領域取得了比現有卷積網絡分割方法更高的Diceε系數精度。最后，進一步討論并驗證了組歸一化操作卷積模塊能夠加速網絡的收斂并提高分割精度;采用最近鄰插值法的上采樣模塊對左心室輪廓這類較小目標的分割效果更妤，能夠在一定程度上加速網絡的收斂。
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