據世界衛生組織的報告，心管疾病已經為全球致死率最高的疾病之一。隨著經濟的發展和城鎮化進程的加速，人們的生活方式發生了巨大的變化，導致慢病如高、高糖和高脂的患者數量不斷增加。心管疾病的發病率和致死率也隨之增加，為我國疾病導致死亡的主要原因之一。此外，心管疾病還給經濟造了嚴重的負擔，治療費用和住院費用不斷攀升。因此，通過早期診斷和完善的前規劃來輔助醫生治療心管疾病患者，不僅可以提高治療機會，有效降低死亡率，還可以減輕患者的經濟負擔。
在醫學界，如何有效地輔助醫生進行早期診斷和前規劃一直是一個難題。目前，最主要的方法是利用核磁共振像（MRI）來獲取患者的人和目標區域的圖像數據。這些圖像數據可以幫助醫生早期診斷病并制定完善的前規劃，提高診斷效率和手功率，減輕患者家屬的經濟負擔。然而，對于右心室目標區域的MRI圖像分割仍然存在一些挑戰。首先，流會在MRI圖像中產生偽影，導致圖像灰度分布不均勻，難以分辨。其次，周圍與右心室邊界匯相似，導致目標區域邊界模糊，難以區分。此外，心臟是一個不斷運的，舒張末期和收末期的形態差異很大，難以確定其規律。這些挑戰使得右心室MRI圖像分割變得異常困難，影響了后續臨床指標的計算。
傳統的右心室圖像分割方法通常依賴于手工繪制目標區域廓的方式，需要使用造影劑來增強目標區域的效果，這不僅會對患者造不可預知的副作用，還會增加經濟負擔。此外，手工方法依賴于臨床工作者的經驗，不同經驗的臨床工作者繪制的目標區域廓存在差異，且效率低下。隨著醫學圖像數據的不斷增加，需要大量的專業臨床工作者來進行分割工作，導致分割結果的差異日益凸顯。因此，迫切需要一種無需造影劑且能自準確地分割右心室的方法來替代手工方法。
近年來，深度學習在醫學圖像分割領域取得了很多功的應用。特別是U-net模型在右心室分割中表現出了良好的效果。此外，還有一些新的方法如多尺度融合、注意力機制和殘差模塊等被引到右心室分割中，取得了進一步的突破。這些方法不僅能夠快速準確地分割出右心室目標區域，還能提高分割網絡的能。然而，目前的研究主要集中在提取右心室深層次特征和解決目標大小差異的問題上，很關注右心室分割中的其他挑戰。
針對以上問題，本研究主要關注提取復雜特征和捕獲不同大小目標的能力，并將設計的算法運用到右心室醫學圖像分割中。而言，本研究提出了一種基于擴張卷積級聯和多視野融合的兩階段網絡（TSU-net）方法。該方法使用擴張卷積來提取不同深度的特征，并通過融合這些特征來提取右心室深層次特征。同時，引多視野融合模塊來捕獲不同大小目標的特征，解決右心室目標大小差異的問題。此外，采用雙編碼層-解碼層的方式來提取右心室目標特征，有效改善分割能。最后，在編碼層和解碼層中使用擴張卷積模塊來提取深層次特征和完善目標特征信息。通過這些創新的方法，可以提高右心室分割的準確和臨床指標的計算正確。
綜上所述，深度學習在心臟右心室分割中的應用取得了顯著的進展。通過提取深層次特征和解決目標大小差異的問題，可以改善右心室分割的準確和能。未來的研究方向可以進一步探索更多的深度學習方法，如U-net模型的改進和優化，以提高右心室分割的效果。