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心血管疾病已成为威胁人类健康的头号杀手。目前，医生们通过左心室MRⅠ成像技术对左心室轮廓进行手工标注来计算心脏的各项功能参数，以监测和预防心血管疾病，但此方法的标注工作量大、耗时且繁琐。目前，深度学习在许多医疗影像分割领域取得了显著的成功，但在左心室轮廓分割领域仍有提升的空间。文中提岀了一种基于组归一化与最近邻插值的MRI左心室轮廓精确分割网络— GNNI U-net（U- net with Group Normalization and Nearest Interpolation），该网络利用组归一化法构建了能够快速、准确提取特征信息的卷积模块，基于最近邻插值法枃建了用于特征信息还原的上采样模块。在 Sunnybrook与LVSC两个左心室分割数据集上采用了中心裁减ROⅠ提取的预处理方法，并对 GNNI U-net进行了充分的对比实验所提网络在 Sunnybrook数据集上获得了Dice系数为0.937以及 Jaccard系数为0.893的精度。在LVSC数据集上获得了Dice系数为0.957以及 Jaccard系数为0.921的精度。 GNNI U-net在左心室轮廓分割领域取得了比现有卷积网络分割方法更高的Diceε系数精度。最后，进一步讨论并验证了组归一化操作卷积模块能够加速网络的收敛并提高分割精度;采用最近邻插值法的上采样模块对左心室轮廓这类较小目标的分割效果更妤，能够在一定程度上加速网络的收敛。
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