渐进式前景更新和区域关联的图像协同分割

目的 图像协同分割技术是通过多幅参考图像以实现前景目标与背景区域的分离，并已被广泛应用于图像分类和目标识别等领域中。不过，现有多数的图像协同分割算法只适用于背景变化较大且前景几乎不变的环境。为此，提出一种新的无监督协同分割算法。方法 本文方法是无监督式的，在分级图像分割的基础上通过渐进式优化框架分别实现前景和背景模型的更新估计，同时结合图像内部和不同图像之间的分级区域相似度关联进一步增强上述模型估计的鲁棒性。该无监督的方法不需要进行预先样本学习，能够同时处理两幅或多幅图像且适用于同时存在多个前景目标的情况，并且能够较好地适应前景物体类的变化。结果 通过基于iCoseg和MSRC图像集的实验证明，该算法无需图像间具有显著的前景和背景差异这一约束，与现有的经典方法相比更适用于前景变化剧烈以及同时存在多个前景目标等更为一般化的图像场景中。结论 该方法通过对分级图像分割得到的超像素外观分布分别进行递归式估计来实现前景和背景的有效区分，并同时融合了图像内部以及不同图像区域之间的区域关联性来增加图像前景和背景分布估计的一致性。实验表明当前景变化显著时本文方法相比于现有方法具有更为鲁棒的表现。     

结合上下文特征与CNN多层特征融合的语义分割

目的 针对基于区域的语义分割方法在进行语义分割时容易缺失细节信息,造成图像语义分割结果粗糙、准确度低的问题,提出结合上下文特征与卷积神经网络（CNN）多层特征融合的语义分割方法。方法 首先,采用选择搜索方法从图像中生成不同尺度的候选区域,得到区域特征掩膜;其次,采用卷积神经网络提取每个区域的特征,并行融合高层特征与低层特征。由于不同层提取的特征图大小不同,采用RefineNet模型将不同分辨率的特征图进行融合;最后将区域特征掩膜和融合后的特征图输入到自由形式感兴趣区域池化层,经过softmax分类层得到图像的像素级分类标签。结果 采用上下文特征与CNN多层特征融合作为算法的基本框架,得到了较好的性能,实验内容主要包括CNN多层特征融合、结合背景信息和融合特征以及dropout值对实验结果的影响分析,在Siftflow数据集上进行测试,像素准确率达到82.3%,平均准确率达到63.1%。与当前基于区域的端到端语义分割模型相比,像素准确率提高了10.6%,平均准确率提高了0.6%。结论 本文算法结合了区域的前景信息和上下文信息,充分利用了区域的语境信息,采用弃权原则降低网络的参数量,避免过拟合,同时利用RefineNet网络模型对CNN多层特征进行融合,有效地将图像的多层细节信息用于分割,增强了模型对于区域中小目标物体的判别能力,对于有遮挡和复杂背景的图像表现出较好的分割效果。     

融合外观和运动特征的在线目标分割

目的 视频中的目标分割是计算机视觉领域的一个重要课题,有着极大的研究和应用价值。为此提出一种融合外观和运动特征的在线自动式目标分割方法。方法 首先,融合外观和运动特征进行目标点估计,结合上一帧的外观模型估计出当前帧的外观模型。其次,以超像素为节点构建马尔可夫随机场模型,结合外观模型和位置先验把分割问题转化为能量最小化问题,并通过Graph Cut进行优化求解。结果 最后,在两个数据集上与5种标准方法进行了对比分析,同时评估了本文方法的组成成分。本文算法在精度上至少比其他的目标分割算法提升了44.8%,且具有较高的分割效率。结论 本文通过融合外观与运动特征实现在线的目标分割,取得较好的分割结果,且该方法在复杂场景中也具有较好的鲁棒性。     

特征注意金字塔调制网络的视频目标分割

目的 视频目标分割是在给定第1帧标注对象掩模条件下,实现对整个视频序列中感兴趣目标的分割。但是由于分割对象尺度的多样性,现有的视频目标分割算法缺乏有效的策略来融合不同尺度的特征信息。因此,本文提出一种特征注意金字塔调制网络模块用于视频目标分割。方法 首先利用视觉调制器网络和空间调制器网络学习分割对象的视觉和空间信息,并以此为先验引导分割模型适应特定对象的外观。然后通过特征注意金字塔模块挖掘全局上下文信息,解决分割对象多尺度的问题。结果 实验表明,在DAVIS 2016数据集上,本文方法在不使用在线微调的情况下,与使用在线微调的最先进方法相比,表现出更具竞争力的结果,J-mean指标达到了78.7%。在使用在线微调后,本文方法的性能在DAVIS 2017数据集上实现了最好的结果,J-mean指标达到了68.8%。结论 特征注意金字塔调制网络的视频目标分割算法在对感兴趣对象分割的同时,针对不同尺度的对象掩模能有效结合上下文信息,减少细节信息的丢失,实现高质量视频对象分割。     

串行处理卷积神经网络的海马子区分割

目的 海马体积很小,对比度极低,传统标记融合方法选用手工设计的特征模型,难以提取出适应性好、判别性强的特征。近年来,深度学习方法取得了极大成功,基于深度网络的方法已应用于医学图像分割中,但海马结构复杂,子区较多且体积差别较大,特别是CA2和CA3子区体积极小,常见的深度网络无法准确分割海马子区。为了解决这些问题,提出一种结合多尺度输入和串行处理神经网络的海马子区分割方法。方法 针对海马中体积差距较大的子区,设计两种不同的网络,结合多种尺度图像块信息,为小子区建立类别数量均衡的训练集,避免网络被极端化训练,最后,采用串行标记的方式对海马子区进行分割。结果 在Tail,SUB和PHG子区上的准确率达到了0.865,0.81,0.773,较现有的多图谱子区分割方法有较大提高,并且将体积较小子区CA2,CA3上的准确率分别提高了6%和9%。结论 该算法将基于卷积神经网络的分类方法引入到标记融合阶段,根据海马子区特殊的灰度及结构特点,设计两种针对性网络,实验证明,该算法能提取出适应性好、判别性强的特征,提高了分割准确率。     

融合区域和边缘特征的水平集水下图像分割

目的 水平集模型是图像分割中的一种先进方法,在陆地环境图像分割中展现出较好效果。特征融合策略被广泛引入到该模型框架,以拉伸目标-背景对比度,进而提高对高噪声、杂乱纹理等多类复杂图像的处理性能。然而,在水下环境中,由于水体高散射、强衰减等多因素的共同作用,使得现有图像特征及水平集模型难以适用于对水下图像的分割任务,分割结果与目标形态间存在较大差异。鉴于此,提出一种适用于水下图像分割的区域-边缘水平集模型,以提高水下图像目标分割的准确性。方法 综合应用图像的区域特征及边缘特征对水下目标进行辨识。对于区域特征,引入水下图像显著性特征;对于边缘特征,创新性地提出了一种基于深度信息的边缘特征提取方法。所提方法在融合区域级和边缘级特征的基础上,引入距离正则项对水平集函数进行规范,以增强水平集函数演化的稳定性。结果 基于YouTube和Bubblevision的水下数据集的实验结果表明,所提方法不仅对高散射强衰减的低对比度水下图像实现较好的分割效果,同时对处理强背景噪声图像也有较好的鲁棒性,与水平集分割方法（local pre-fitting,LPF）相比,分割精确度至少提高11.5%,与显著性检测方法（hierarchical co-salient detection via color names,HCN）相比,精确度提高6.7%左右。结论 实验表明区域-边缘特征融合以及其基础上的水平集模型能够较好地克服水下图像分割中的部分难点,所提方法能够较好分割水下目标区域并拟合目标轮廓,与现有方法对比获得了较好的分割结果。     

融合各向异性扩散信息的图像分割

目的 图像因各种因素的影响存在一定程度的噪声,而噪声会在图像分割时影响待分割目标的边缘识别,导致分割结果难以达到理想状态。针对以上问题,在距离规则化水平集（DRLSE）演化模型的基础上,提出一种将各向异性扩散散度场信息融合到DRLSE模型中的新模型。方法 将水平集函数初始化为分段常数表达式,设定演化方程中的参数和水平集函数演化过程中的迭代时间步长Δt。随后将常值权系数α替换为融合各项异性扩散散度场信息的变权系数α（I）,对水平集函数的演化方程进行迭代演化,直至收敛到目标边缘。输出最终演化轮廓。结果 对选自Weizmann数据库的图像和经过人为改造的的图像进行图像分割实验,采用迭代时间和评价分割结果相似性的J系数（Jaccard相似性系数）和D系数（Dice相似性系数）等定量指标进行评价。对无噪声图像和噪声图像分割时,本文模型的J系数和D系数均比DRLSE模型的值大,表明本文模型的分割结果与真值图像的相似性较高。在分割时间方面,仅在分割背景简单边缘清晰的无噪声图像时,本文模型较DRLSE模型略长;在分割边缘清晰、背景灰度不均匀和边缘模糊、背景灰度不均匀的无噪声图像以及人为添加噪声的各种情况下,本文模型分割时间均明显短于DRLSE模型。其中,对边缘模糊、背景灰度不均匀的无噪声图像,本文模型分割时间为3.718 s,较DRLSE模型短9.523 s;对存在噪声、待分割目标存在凹区域且边缘模糊背景灰度不均匀图像,本文模型分割时间为4.235 s,较DRLSE模型短35.165 s。结论 实验结果表明,融合了各向异性扩散信息的DRLSE模型在图像分割尤其是噪声图像分割方面,具有明显的有效性、高效性和鲁棒性。     

引入注意力机制和多视角融合的脑肿瘤MR图像U-Net分割模型

目的 脑肿瘤核磁共振（magnetic resonance,MR）图像分割对评估病情和治疗患者具有重要意义。虽然深度卷积网络在医学图像分割中取得了良好表现,但由于脑胶质瘤的恶性程度与外观表现有巨大差异,脑肿瘤MR图像分割仍是一项巨大挑战。图像语义分割的精度取决于图像特征的提取和处理效果。传统的U-Net网络以一种低效的拼接方式集成高层次特征和低层次特征,从而导致图像有效信息丢失,此外还存在未能充分利用上下文信息和空间信息的问题。对此,本文提出一种基于注意力机制和多视角融合U-Net算法,实现脑肿瘤MR图像的分割。方法 在U-Net的解码和编码模块之间用多尺度特征融合模块代替传统的卷积层,进行多尺度特征映射的提取与融合;在解码模块的级联结构中添加注意力机制,增加有效信息的权重,避免信息冗余;通过融合多个视角训练的模型引入3维图像的空间信息。结果 提出的模型在BraTS18（Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2018）提供的脑肿瘤MR图像数据集上进行验证,在肿瘤整体区域、肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的Dice score分别为0.907、0.838和0.819,与其他方法进行对比,较次优方法分别提升了0.9%、1.3%和0.6%。结论 本文方法改进了传统U-Net网络提取和利用图像语义特征不足的问题,并引入了3维MR图像的空间信息,使得肿瘤分割结果更加准确,具有良好的研究和应用价值。     

多尺度特征融合工件目标语义分割

目的 目标语义特征提取效果直接影响图像语义分割的精度,传统的单尺度特征提取方法对目标的语义分割精度较低,为此,提出一种基于多尺度特征融合的工件目标语义分割方法,利用卷积神经网络提取目标的多尺度局部特征语义信息,并将不同尺度的语义信息进行像素融合,使神经网络充分捕获图像中的上下文信息,获得更好的特征表示,有效实现工件目标的语义分割。方法 使用常用的多类工件图像定义视觉任务,利用残差网络模块获得目标的单尺度语义特征图,再结合本文提出的多尺度特征提取方式获得不同尺度的局部特征语义信息,通过信息融合获得目标分割图。使用上述方法经多次迭代训练后得到与视觉任务相关的工件目标分割模型,并对训练权重与超参数进行保存。结果 将本文方法和传统的单尺度特征提取方法做定性和定量的测试实验,结果表明,获得的分割网络模型对测试集中的目标都具有较精确的分割能力,与单尺度特征提取方法相比,本文方法的平均交并比mIOU（mean intersection over union）指标在验证集上训练精度提高了4.52%,在测试集上分割精度提高了4.84%。当测试样本中包含的目标种类较少且目标边缘清晰时,本文方法能够得到更精准的分割结果。结论 本文提出的语义分割方法,通过多尺度特征融合的方式增强了神经网络模型对目标特征的提取能力,使训练得到的分割网络模型比传统的单尺度特征提取方式在测试集上具有更优秀的性能,从而验证了所提出方法的有效性。     

稀疏形状先验的脑肿瘤图像分割

目的 在脑部肿瘤图像的分析过程中,准确分割出肿瘤区域对于计算机辅助脑部肿瘤疾病的诊断及治疗过程具有重要意义。然而,由于脑部图像常存在结构复杂、边界模糊、灰度不均以及肿瘤内部存在明暗区域的问题,使得肿瘤图像分割工作面临严峻挑战。为了克服上述困难,更好地实现脑部肿瘤图像分割,提出一种基于稀疏形状先验的脑肿瘤图像分割算法。方法 首先,研究脑部肿瘤图像的配准与形状描述,并以此为基础构建脑部肿瘤的稀疏形状先验约束模型;继而,将该稀疏形状先验约束模型与区域能量描述方法相结合,构建基于稀疏形状先验的能量函数;最后,对能量函数进行优化及迭代,输出脑部肿瘤区域分割结果。结果 本文使用脑胶质瘤公开数据集BraTS2017进行算法测试,本文算法的分割结果与真实数据之间的平均相似度达到93.97%,灵敏度达到91.3%,阳性预测率达到95.9%。本文算法的实验准确度较高,误判率较低,鲁棒性较强。结论 本文算法能够结合水平集方法在拓扑结构描述和稀疏表达方法在复杂形状表达方面的优势,同时由于加入了形状约束,能够有效削弱肿瘤内部明暗区域对分割结果造成的影响,从而更准确和稳定地实现脑部肿瘤图像分割。     

含多级通道注意力机制的CGAN遥感图像建筑物分割

目的 遥感图像建筑物分割是图像处理中的一项重要应用,卷积神经网络在遥感图像建筑物分割中展现出优秀性能,但仍存在建筑物漏分、错分,尤其是小建筑物漏分以及建筑物边缘不平滑等问题。针对上述问题,本文提出一种含多级通道注意力机制的条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network,CGAN）模型Ra-CGAN,用于分割遥感图像建筑物。方法 首先构建一个具有多级通道注意力机制的生成模型G,通过融合包含注意力机制的深层语义与浅层细节信息,使网络提取丰富的上下文信息,更好地应对建筑物的尺度变化,改善小建筑物漏分问题。其次,构建一个判别网络D,通过矫正真实标签图与生成模型生成的分割图之间的差异来改善分割结果。最后,通过带有条件约束的G和D之间的对抗训练,学习高阶数据分布特征,使建筑物空间连续性更强,提升分割结果的边界准确性及平滑性。结果 在WHU Building Dataset和Satellite Dataset II数据集上进行实验,并与优秀方法对比。在WHU数据集中,分割性能相对于未加入通道注意力机制和对抗训练的模型明显提高,且在复杂建筑物的空间连续性、小建筑物完整性以及建筑物边缘准确和平滑性上表现更好;相比性能第2的模型,交并比（intersection over union,IOU）值提高了1.1%,F₁-score提高了1.1%。在Satellite数据集中,相比其他模型,准确率更高,尤其是在数据样本不充足的条件下,得益于生成对抗训练,分割效果得到了大幅提升;相比性能第2的模型,IOU值提高了1.7%,F₁-score提高了1.6%。结论 本文提出的含多级通道注意力机制的CGAN遥感图像建筑物分割模型,综合了多级通道注意力机制生成模型与条件生成对抗网络的优点,在不同数据集上均获得了更精确的遥感图像建筑物分割结果。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

前列腺磁共振图像分割的反卷积神经网络方法

目的 前列腺磁共振图像存在组织边界对比度低、有效区域少等问题,手工勾勒组织轮廓边界的传统分割方法无法满足临床实时性要求,针对这些问题提出了一种基于深度反卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割算法。方法 基于深度学习理论,将训练图像样本输入设计好的卷积神经网络,提取具有高度区分性的前列腺图像特征,反卷积策略用于拓展特征图尺寸,使网络的输入尺寸与输出预测图大小匹配。网络生成的概率预测图通过训练一个softmax分类器,对预测图像取二值化,获得最终的分割结果。为克服原始图像中有效组织较少的问题,采用dice相似性系数作为卷积网络的损失函数。结果 本文算法以Dice相似性系数和Hausdorff距离作为评价指标,在MICCAI 2012数据集中,Dice相似性系数大于89.75%,Hausdorff距离小于1.3 mm,达到了传统方法的分割精度,并且将处理时间缩短在1 min以内,明显优于其他方法。结论 定量与定性的实验表明,基于反卷积神经网络的前列腺分割方法可以准确地对磁共振图像进行分割,相比于其他分割算法大幅度减小了处理时间,能够很好地适用于临床的前列腺图像分割任务。     

多通道融合可分离卷积神经网络下的脑部磁共振图像分割

目的 卷积神经网络方法可以提取到图像的深层次信息特征,在脑部磁共振图像（MRI）分割领域展现出优秀的性能。但大部分深度学习方法都存在参数量大,边缘分割不准确的问题。为克服上述问题,本文提出一种多通道融合可分离卷积神经网络（MFSCNN）模型分割脑图像。方法 首先,在训练集中增加待分割脑结构及其边缘像素点的权重,强制使网络学习如何分割脑结构边缘部分,从而提升整体脑结构分割的准确率。其次,引入残差单元,以避免梯度弥散,同时使用深度可分离卷积代替原始的卷积层,在不改变网络每个阶段特征通道数的情况下,减少了网络训练的参数数量和训练时间,降低了训练成本。最后,将不同阶段的特征信息合并在一起,进行通道混洗,得到同时包含深浅层次信息的增强信息特征,加入到网络中进行训练,每个阶段的输入特征信息更丰富,学习特征的速度和收敛速度更快,显著地提升了网络的分割性能。结果 在IBSR（internet brain segmentation repositor）数据集上的分割结果表明,MFSCNN的分割性能相对于普通卷积神经网络（CNN）方法要明显提高,且在边缘复杂的部分,分割效果更理想,Dice和IOU（intersection over union）值分别提升了0.9% 6.6%,1.3% 9.7%。在边缘平滑的部分,MFSCNN方法比引入残差块的神经网络模型（ResCNN）和引入局部全连接模块的神经网络模型（DenseCNN）分割效果要好,而且MFSCNN的参数量仅为ResCNN的50%,DenseCNN的28%,在提升分割性能的同时,也降低了运算复杂度,缩短了训练时间。同时,在IBSR、Hammer67n20、LPBA40这3个数据集上,MFSCNN的分割性能比现有的其他主流方法更出色。结论 本文提出的MFSCNN方法,加强了网络特征的信息量,提升了网络模型的训练速度,在不同数据集上均获得更精确的MR脑部图像分割结果。     

融合上下文和注意力的视盘视杯分割

目的 青光眼会对人的视力造成不可逆的损伤,从眼底图像中精确地分割视盘和视杯是青光眼诊治中的一项重要工作,为有效提升视盘和视杯的分割精度,本文提出了融合上下文和注意力的视盘视杯分割方法（context attention U-Net,CA-Net）。方法 进行极坐标转换,在极坐标系下进行分割可以平衡数据分布。使用修改的预训练ResNet作为特征提取网络,增强特征提取能力。采用上下文聚合模块（context aggregation module,CAM）多层次聚合图像上下文信息,使用注意力指导模块（attention guidance module,AGM）对融合后的特征图进行特征重标定,增强有用特征;使用深度监督思想同时对浅层网络权重进行训练,同时在视杯分割网络中引入了先验知识,约束对视杯的分割。结果 在3个数据集上与其他方法进行对比实验,在Drishti-GS1数据集中,分割视盘的Dice （dice coefficient）和IOU （intersection-over-union）分别为0.981 4和0.963 5,分割视杯的Dice和IOU分别为0.926 6和0.863 3;在RIM-ONE （retinal image database for optic nerve evaluation）-v3数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.976 8和0.954 6,分割视杯的Dice和IOU分别为0.864 2和0.760 9;在Refuge数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.975 8和0.952 7,分割视杯的Dice和IOU分别为0.887 1和0.797 2,均优于对比算法。同时,消融实验验证了各模块的有效性,跨数据集实验进一步表明了CA-Net的泛化性,可视化图像也表明CA-Net能够分割出更接近标注的分割结果。结论 在Drishti-GS1、RIM-ONE-v3和Refuge三个数据集的测试结果表明,CA-Net均能取得最优的视盘和视杯分割结果,跨数据集测试结果也更加表明了CA-Net具有良好的泛化性能。     

深度卷积神经网络图像语义分割研究进展

在计算机视觉领域中,语义分割是场景解析和行为识别的关键任务,基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法已经取得突破性进展。语义分割的任务是对图像中的每一个像素分配所属的类别标签,属于像素级的图像理解。目标检测仅定位目标的边界框,而语义分割需要分割出图像中的目标。本文首先分析和描述了语义分割领域存在的困难和挑战,介绍了语义分割算法性能评价的常用数据集和客观评测指标。然后,归纳和总结了现阶段主流的基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法的国内外研究现状,依据网络训练是否需要像素级的标注图像,将现有方法分为基于监督学习的语义分割和基于弱监督学习的语义分割两类,详细阐述并分析这两类方法各自的优势和不足。本文在PASCAL VOC（pattern analysis, statistical modelling and computational learning visual object classes）2012数据集上比较了部分监督学习和弱监督学习的语义分割模型,并给出了监督学习模型和弱监督学习模型中的最优方法,以及对应的MIoU（mean intersection-over-union）。最后,指出了图像语义分割领域未来可能的热点方向。     

改进预训练编码器U-Net模型的PET肿瘤自动分割

目的 为制定放疗计划并评估放疗效果,精确的PET（positron emission tomography）肿瘤分割在临床中至关重要。由于PET图像存在低信噪比和有限的空间分辨率等特点,为此提出一种应用预训练编码器的深度卷积U-Net自动肿瘤分割方法。方法 模型的编码器部分用ImageNet上预训练的VGG19编码器代替;引入基于Jaccard距离的损失函数满足对样本重新加权的需要;引入了DropBlock取代传统的正则化方法,有效避免过拟合。结果 PET数据库共包含1 309幅图像,专业的放射科医师提供了肿瘤的掩模、肿瘤的轮廓和高斯平滑后的轮廓作为模型的金标准。实验结果表明,本文方法对PET图像中的肿瘤分割具有较高的性能。Dice系数、Hausdorff距离、Jaccard指数、灵敏度和正预测值分别为0.862、1.735、0.769、0.894和0.899。最后,给出基于分割结果的3维可视化,与金标准的3维可视化相对比,本文方法分割结果可以达到金标准的88.5%,这使得在PET图像中准确地自动识别和连续测量肿瘤体积成为可能。结论 本文提出的肿瘤分割方法有助于实现更准确、稳定、快速的肿瘤分割。     

面向舌体分割的两阶段卷积神经网络设计

目的 由于舌体与周围组织颜色相似,轮廓模糊,传统的分割方法难以精准分割舌体,为此提出一种基于两阶段卷积神经网络的舌体分割方法。方法 首先,在粗分割阶段,将卷积层和全连接层相结合构建网络Rsnet,采用区域建议策略得到舌体候选框,从候选框中进一步确定舌体,从而实现对舌体的定位,去除大量的干扰信息;然后,在精分割阶段,将卷积层与反卷积层相结合构建网络Fsnet,对粗分割舌象中的每一个像素点进行分类进而实现精分割;最后,采用形态学相关算法对精分割后的舌体图像进行后续处理,进一步消除噪点和边缘粗糙点。结果 本文构建了包含2 764张舌象的数据集,在该数据集上进行五折交叉实验。实验结果表明,本文算法能够取得较为理想的分割结果且具有较快的处理速度。选取了精确度、召回率及F值作为评价标准,与3种常用的传统分割方法相比,在综合指标F值上分别提高了0.58、0.34、0.12,效率上至少提高6倍,与同样基于深度学习思想的MNC（multi-task network cascades）算法相比,在F值上提高0.17,效率上提高1.9倍。结论 将基于深度学习的方法应用到舌体分割中,有利于实现舌象的准确、鲁棒、快速分割。在分割之前,先对舌体进行定位,有助于进一步减少分割中的错分与漏分。实验结果表明,本文算法有效提升了舌体分割的准确性,能够为后续的舌象自动识别和分析奠定坚实的基础。     

动态生成掩膜弱监督语义分割

目的 传统图像语义分割需要的像素级标注数据难以大量获取,图像语义分割的弱监督学习是当前的重要研究方向。弱监督学习是指使用弱标注样本完成监督学习,弱标注比像素级标注的标注速度快、标注方式简单,包括散点、边界框、涂鸦等标注方式。方法 针对现有方法对多层特征利用不充分的问题,提出了一种基于动态掩膜生成的弱监督语义分割方法。该方法以边界框作为初始前景分割轮廓,使用迭代方式通过卷积神经网络（convolutional neural network,CNN） 多层特征获取前景目标的边缘信息,根据边缘信息生成掩膜。迭代的过程中首先使用高层特征对前景目标的大体形状和位置做出估计,得到粗略的物体分割掩膜。然后根据已获得的粗略掩膜,逐层使用CNN 特征对掩膜进行更新。结果 在Pascal VOC（visual object classes） 2012 数据集上取得了78.06% 的分割精度,相比于边界框监督、弱—半监督、掩膜排序和实例剪切方法,分别提高了14.71%、4.04%、3.10% 和0.92%。结论 该方法能够利用高层语义特征,减少分割掩膜中语义级别的错误,同时使用底层特征对掩膜进行更新,可以提高分割边缘的准确性。