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目的 甲狀腺結(jié)節(jié)的精準(zhǔn)分割在醫(yī)學(xué)影像處理中具有重要意義，然而，超聲圖像中的結(jié)節(jié)通常具有尺寸多變和邊緣模糊的特點(diǎn)，這為其準(zhǔn)確分割帶來了挑戰(zhàn)。為有效應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，本文提出了一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）和Transformer的分割網(wǎng)絡(luò)，命名為TransUNet，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)超聲圖像的精準(zhǔn)分割。方法 首先，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)超聲圖像進(jìn)行編碼，以生成特征圖。接著，將特征圖轉(zhuǎn)換為序列向量，并利用Transformer的編碼機(jī)制來捕捉上下文信息。此外，為保持局部細(xì)節(jié)特征的完整性，研究組還引入了跳躍連接，將其用于在解碼器中對(duì)編碼特征進(jìn)行上采樣，這對(duì)于處理邊緣模糊等問題尤為重要。結(jié)果 通過在甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分割任務(wù)中進(jìn)行廣泛的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證TransUNet的有效性。具體而言，骰子系數(shù)（dice coefficient，DICE）為075，交并比（intersection over union，IoU）為060，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)（F1 Score）為072，準(zhǔn)確率高達(dá)093，AUC（area under the ROC curve）為091。這些性能指標(biāo)反映了該方法在處理尺寸多變和邊緣模糊等挑戰(zhàn)方面的出色表現(xiàn)。結(jié)論 本文提出的TransUNet為甲狀腺結(jié)節(jié)超聲圖像分割任務(wù)帶來了顯著的性能提升。相較于傳統(tǒng)的UNet方法，TransUNet不僅更好地處理了尺寸多變和邊緣模糊等挑戰(zhàn)，而且在分割性能上具有更為出色的表現(xiàn)，為醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的進(jìn)一步研究和臨床應(yīng)用提供了有力支持。