一种辅助新型冠状病毒肺炎检测的肺实质分割算法

新型冠状病毒肺炎给人类健康及社会经济造成了巨大的负面影响,而X光胸片中的肺实质提取成为新型冠状病毒肺炎诊断过程中的关键环节。在U-Net的基础上,提出一种结合编解码模式的肺实质分割算法。应用特征融合思想,构建A形特征融合模块,充分学习深层特征的语义信息。引入注意力机制,在深层卷积神经网络中加入密集空洞卷积模块和残差多核池化模块,扩大卷积感受野并提取上下文特征信息。通过改进可变形卷积和分割损失函数,提升网络模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明,该算法的分割准确度、Dice系数、敏感度、Jaccard指数分别为98.16%、98.32%、98.13%、98.54%,能够实现X光胸片中肺实质部位的有效分割。     

用于肺部病灶图像分割的多尺度稠密融合网络

针对主流的深度学习网络难以完整分割肺部病灶、区域边界预测模糊的问题，提出一种基于U-Net的多尺度稠密融合网络（MDF-Net）。首先，引入多分支密集跳层连接以捕获多级上下文信息，并在网络末端引入信息加权融合（IWF）模块进行逐级融合，以解决网络中的特征损失问题；其次，设计一种自注意力金字塔模块，使用各金字塔层对特征图进行不同规模的切分处理，并使用自注意力机制计算像素关联度，从而增强局部与全局区域的感染特征显著性；最后，设计一种区别于传统U-Net的上采样模式的上采样残差（UR）模块，多分支的残差结构与通道特征激励使网络能够还原更加丰富的微小病灶特征。在两个公开数据集上的实验结果显示，与UNeXt相比，所提网络的准确度（ACC）分别提升了1.5%和1.4%，平均交并比（MIoU）分别提升了3.9%和1.9%，实验结果验证了MDF-Net具有更好的肺部病灶分割性能。     

融合注意力机制与联合优化的表面缺陷检测

两段式缺陷检测模型中分割和分类网络的优化目标不一致,导致二者耦合性较差,且分割模块误差的积累可能进一步弱化分类模块的性能.针对上述问题,提出一种基于注意力机制的缺陷检测联合优化算法.首先基于混合注意力特征融合模块的分割网络融合浅层特征和深层特征,提取更全面的缺陷位置信息;然后基于多感受野空间注意力模块的分类网络挖掘更具判别性的缺陷类别特征;最后通过联合优化目标实现分割和分类网络的学习优化,提升整个算法的耦合性以及性能.基于PyTorch框架,在公开工业缺陷检测数据集DAGM 2007, MAGNETIC-TILE和KolektorSDD2数据集上进行实验,并引入分段式算法及类U-Net算法进行横向对比的结果表明,所提算法的准确率相比分段式算法最高提升28.02%,相比类U-Net算法最高提升8.3%,且精确率、召回率、F1值均优于同类算法,具有更好的检测性能.     

基于密集残差连接的肺结节检测方法

针对目前基于深度学习的肺结节检测算法中不同深度与尺寸的特征信息间没有相互交流的问题,提出了一种基于密集残差连接的肺结节检测模型。本模型在3D U-Net网络的基础上引入密集连接,充分利用网络中肺结节特征图,实现不同层的特征信息的结合,提高结节特征的利用率;同时结合残差结构,避免了网络加深后出现的梯度消失问题;引入通道注意力机制,对不同通道的结节特征赋予权重,提高结节的识别率;在3D U-Net网络的编码解码部分间的跳跃连接中使用转置卷积,融合不同尺度与不同深度的特征。所提算法在肺结节公共数据集LUNA16上进行十折交叉验证,以无限制受试者操作特征为评价指标,实验结果表明,在假阳率为0.125、0.25、0.5、1、2、4、8这7个点上,平均敏感度为0.852,相较于基准模型提升5.5%。所提出的肺结节检测算法相比基准模型提高了检测敏感度,较好的实现对肺结节的检测。     

融合多维注意力机制CNN皮肤肿瘤图像分割提取

针对卷积神经网络(CNN)在医学图像分割时,受皮肤病损图像多样性、分割目标位置、形状及尺度变化等因素影响,提出了一种基于传统卷积神经网络综合注意力模块图像分割算法。首先利用U-Net主干网络的优势,其目的让图像特征提取更完善；其次,由空间、通道、尺度构成的综合注意力机制对目标病灶区域进行检测识别,利用通道级联把来自编码器中低级图像特征和解码器中高级图像特征注意力结合起来进行权值自适应融合,提升了网络对样本病灶区的关注度和辨识力,突出强调最相关的特征通道和多尺度间最显著的特征图。通过对ISIC2018数据集及医院整形外科提供患者不同类型的皮肤肿瘤图像进行分割测试,并将注意力模块随机组合形成的不同算法进行指标评价比对,所提出算法的平均分割精度可达92.89%。实验结果表明,所提出算法是有效可行的,在多维度下分割处理带复杂背景的皮肤病灶图像时有更高的鲁棒性。     

U-Net通道变换网络在腺体图像分割中的应用

目的 腺体医学图像分割是将医学图像中的腺体区域与周围组织分离出来的过程,对分割精度有极高要求。传统模型在对腺体医学图像分割时,因腺体形态多样性和小目标众多的特点,容易出现分割不精细或误分割等问题,对此根据腺体医学图像的特点对U-Net型通道变换网络分割模型进行改进,实现对腺体图像更高精度分割。方法 首先在U-Net型通道变换网络的编码器前端加入ASPP_SE （spatial pyramid pooling_squeeze-and-excitation networks）模块与ConvBatchNorm模块的组合,在增强编码器提取小目标特征信息能力的同时,防止模型训练出现过拟合现象。其次在编码器与跳跃连接中嵌入简化后的密集连接,增强编码器相邻模块特征信息融合。最后在通道融合变换器（channel cross fusion with Transformer,CCT）中加入细化器,将自注意力图投射到更高维度,提高自注意机制能力,增强编码器全局模块特征信息融合。简化后的密集连接与CCT结合使用,模型可以达到更好效果。结果 改进算法在公开腺体数据集MoNuSeg （multi-organ nuclei segmentation challenge）和Glas （gland segmentation）上进行实验。以Dice系数和IoU （intersection over union）系数为主要指标,在MoNuSeg的结果为80.55%和67.32%,在Glas数据集的结果为92.23%和86.39%,比原U-Net型通道变换网络分别提升了0.88%、1.06%和1.53%、2.43%。结论 本文提出的改进算法在腺体医学分割上优于其他现有分割算法,能满足临床医学腺体图像分割要求。     

基于多尺度特征融合的遥感影像语义分割

针对传统的遥感影像语义分割方法存在分类能力差和分割效果不精细的问题,设计并实现一种基于U-Net的多尺度特征融合网络。网络通过多尺度跳跃连接组合不同层级的语义特征;结合通道注意力机制增强跳跃连接中关键特征的表达能力;利用空洞空间金字塔池化结构融合深层特征,进一步加强网络在复杂背景中的分类性能。在公开数据集Vaihingen上进行的实验表明,多尺度特征融合网络相比通用分割网络具有更高的表现性能和更好的实用价值。     

基于Dilated ADU-Net的开放环境下的舌象分割算法

舌象的精准分割是能否获得正确舌象诊断结果的重要前提。针对在自然光照条件下传统分割算法难以精确、稳定地分割舌体图像的难题,构建一种融合空洞卷积双注意力机制与密集连接机制的改进型U-Net舌象分割模型（Dilated Attention&Dense U-Net, Dilated ADU-Net）。首先,基于U-Net网络的对称结构搭建主干网络;然后,下采样模块采用空洞型混合注意力模块,使网络聚焦于舌体特征,上采样模块采用密集连接机制融合多层特征信息;最后,采用开放环境下的舌象数据集对网络进行训练获得舌象分割模型。通过实验验证,和其他先进的分割方法相比,本文构建的舌象分割模型平均交并比（mean Intersection over Union, mIoU）达到96.73%,相似系数（Dice Similarity Coefficient, DSC）达到98.08%,具有更好的分割性能,可以实现复杂环境下舌象的精准分割。     

融合注意力和多尺度特征的街景图像语义分割

为了解决在街道场景图像语义分割任务中传统U-Net网络在多尺度类别下目标分割的准确率较低和图像上下文特征的关联性较差等问题,提出一种改进U-Net的语义分割网络AS-UNet,实现对街道场景图像的精确分割.首先,在U-Net网络中融入空间通道挤压激励(spatial and channel squeeze&excitation block, scSE)注意力机制模块,在通道和空间两个维度来引导卷积神经网络关注与分割任务相关的语义类别,以提取更多有效的语义信息;其次,为了获取图像的全局上下文信息,聚合多尺度特征图来进行特征增强,将空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)多尺度特征融合模块嵌入到U-Net网络中;最后,通过组合使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来解决街道场景目标类别不平衡的问题,进一步提升分割的准确性.实验结果表明,在街道场景Cityscapes数据集和Cam Vid数据集上AS-UNet网络模型的平均交并比(mean intersection over union, MIo U)相较于传统U-Net网络分别提...     

注意力机制下密集空洞卷积的肺部图像分割

目的 卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）在计算机辅助诊断（computer-aided diagnosis,CAD）肺部疾病方面具有广泛的应用,其主要工作在于肺部实质的分割、肺结节检测以及病变分析,而肺实质的精确分割是肺结节检出和肺部疾病诊断的关键。因此,为了更好地适应计算机辅助诊断系统要求,提出一种融合注意力机制和密集空洞卷积的具有编码—解码模式的卷积神经网络,进行肺部分割。方法 将注意力机制引入网络的解码部分,通过增大关键信息权重以突出目标区域抑制背景像素干扰。为了获取更广更深的语义信息,将密集空洞卷积模块部署在网络中间,该模块集合了Inception、残差结构以及多尺度空洞卷积的优点,在不引起梯度爆炸和梯度消失的情况下,获得了更深层次的特征信息。针对分割网络常见的特征丢失等问题,对网络中的上/下采样模块进行改进,利用多个不同尺度的卷积核级联加宽网络,有效避免了特征丢失。结果 在LUNA （lung nodule analysis）数据集上与现有5种主流分割网络进行比较实验和消融实验,结果表明,本文模型得到的预测图更接近于标签图像。Dice相似系数、交并比（intersection over union,IoU）、准确度（accuracy,ACC）以及敏感度（sensitivity,SE）等评价指标均优于对比方法,相比于性能第2的模型,分别提高了0.443%,0.272%,0.512%以及0.374%。结论 本文提出了一种融合注意力机制与密集空洞卷积的肺部分割网络,相对于其他分割网络取得了更好的分割效果。     

基于Transformer的脊椎CT图像分割

目的 脊椎CT（computed tomography）图像存在组织结构显示不佳、对比度差以及噪音干扰等问题;传统分割算法分割精度低,分割过程需人工干预,往往只能实现半自动分割,不能满足实时分割需求。基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的U-Net模型成为医学图像分割标准,但仍存在长距离交互受限的问题。Transformer集成全局自注意力机制,可捕获长距离的特征依赖,在计算机视觉领域表现出巨大优势。本文提出一种CNN与Transformer混合分割模型TransAGUNet （Transformer attention gate U-Net）,以实现对脊椎CT图像的高效自动化分割。方法 提出的模型将Transformer、注意力门控机制（attention gate,AG）及U-Net相结合构成编码—解码结构。编码器使用Transformer和CNN混合架构,提取局部及全局特征;解码器使用CNN架构,在跳跃连接部分融入AG,将下采样特征图对应的注意力图（attention map）与下一层上采样后获得的特征图进行拼接,融合低层与高层特征从而实现更精细的分割。实验使用Dice Loss与带权重的交叉熵之和作为损失函数,以解决正负样本分布不均的问题。结果 将提出的算法在VerSe2020数据集上进行测试,Dice系数较主流的CNN分割模型U-Net、Attention U-Net、U-Net++和U-Net3+分别提升了4.47%、2.09%、2.44%和2.23%,相较优秀的Transformer与CNN混合分割模型TransUNet和TransNorm分别提升了2.25%和1.08%。结论 本文算法较以上6种分割模型在脊椎CT图像的分割性能最优,有效地提升了脊椎CT图像的分割精度,分割实时性较好。     

RCAR-UNet：基于粗糙通道注意力机制的视网膜血管分割网络

眼底图像中视网膜血管的健康状况对早期诊断各种眼科疾病及糖尿病心脑血管疾病等具有重要意义，然而视网膜血管结构细微、边界模糊且分布不规则，对其进行准确分割存在较大的难度.针对视网膜血管的这些特征，提出一种粗糙通道注意力残差U型网——粗糙通道注意力残差U型网络（RCARUNet）.该网络首先引入粗糙集理论中上下近似概念设计粗糙神经元；接着基于粗糙神经元构建粗糙通道注意力模块，该模块在U-Net跳跃连接中采用全局最大池化和全局平均池化构造上下近似神经元，并进行神经元间的加权求和，对所建立的通道依赖关系进行合理的粗糙化，该依赖关系不仅包含全局信息，同时具有局部特性，可有效实现对所提取视网膜血管特征的准确重标定；然后添加残差连接，将特征直接从低层传递给高层，有助于解决网络性能退化问题，并有效提取更加丰富的视网膜血管特征；最后为了验证所提视网膜分割网络的有效性，在3个眼底视网膜公开图像数据集上与U-Net,Attention U-Net等传统网络模型进行对比实验，实验结果表明，所提视网膜分割网络在血管分割准确率、灵敏度和相似度等方面具有较高的优越性.     

结合注意力机制和多路径U-Net的视网膜血管分割

针对现有算法无法精确分割细微血管末端,且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题,提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法.首先,设计一个双路径U-Net,通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管,并使用语义指导模块充分融合深浅层特征;其次,采用一种引入注意力机制和DropBlock的残差模块来代替普通卷积模块,改善处于复杂背景区域中血管的分割效果,防止过拟合;最后,将双路径U-Net的输出图与原图传入特征细化模块进行特征提取和融合,进一步细化血管分割结果.在DRIVE, STARE和CHASEDB1数据集上的实验结果表明,该算法的准确率分别为97.01%,96.43%和97.52%;灵敏度分别为80.31%,84.38%和81.61%;受试者工作特性曲线下方的面积(AUC)分别为98.67%, 98.06%和98.83%,综合分割性能优于其他算法.     

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。     

基于多尺度残差路径的U型视网膜血管分割

针对视网膜血管形态结构复杂、特征信息多变的特点，提出一种结合残差网络和多尺度特征融合的U型视网膜分割算法。依次采用限制对比度直方图均衡化和局部自适应Gamma对原始视网膜图像进行预处理，得到血管增强、亮度提升的图像；将其输入至搭建的U型网络中进行端到端训练，该网络将U-Net原始卷积块替换为残差卷积块，实现对特征的复用，首尾的并行多分支结构和底部的金字塔池化结构扩大提取特征的感受野，在解码阶段加入带有注意力机制的跳跃连接改善视网膜血管的分割性能；通过sigmoid激活函数得到最终分割结果。在DRIVE数据集上进行实验，该算法准确率、敏感度和AUC分别为96.34%、84.61%和98.53%。     

基于深度学习的息肉分割网络GLIA-Net

随着卷积神经网络的发展,现有改进的息肉分割U-Net网络能有效提高息肉分割准确率,但引入了大量参数,导致模型复杂度增大且计算效率降低。提出具有低复杂度、高性能的网络GLIA-Net,用于分割内窥镜图像中的息肉区域。以U-Net为基础架构,在双层卷积后加入全局与局部交互式注意力融合模块。全局注意力基于2个可学习的外部储存器,通过2个级联的线性层和归一化层来实现。局部注意力基于局部跨通道交互策略,将一维卷积代替全连接层,在保证网络性能的同时降低计算复杂度,加快网络的计算速度。结合高效通道注意力和外部注意力的优点,在不引入过多参数量和计算量的前提下融合局部注意力和全局注意力,同时在通道与空间2个维度上引入注意力机制,提取丰富的多尺度语义信息。在Kvasir数据集上的实验结果表明,GLIA-Net的平均交并比、Dice、体积重叠误差分别为69.4%、80.7%和5.0%,与ExfuseNet、SegNet、ResUNet等网络相比,在保证网络计算效率的同时具有较优的分割精度。     

融合类别注意力的铝硅合金显微图像分割方法

为了提取铝硅合金显微图像的初晶硅区域，提出一种结合类别注意力块（Class attention block， CAB）的改进模型类别注意力网络（Class attention network， CA-Net）。类别注意力块从特征图中计算各通道与每个类别的相关性信息，并将不同类别的相关性信息融合产生注意力权重，以使特征通道的权重与其对任务类别的贡献相关，从而增强重要特征的表达，并抑制无关特征的干扰。在铝硅合金显微图像数据集上进行实验，本文提出的方法在Dice系数、Jaccard相似度、敏感度、特异度和分割准确率上的结果分别为94.82%、90.16%、94.54%、98.80%和97.97%。相比CCNet、SPNet和TA-Net等方法，CA-Net能够有效改进铝硅合金显微图像中初晶硅区域的分割效果。     

基于改进U-Net网络的多尺度番茄病害分割算法

针对当前农作物病害分割与识别模型病斑分割精度低、数据集不充分、训练速度过慢等问题,构建了一种基于改进的U-Net网络多尺度番茄叶部病害分割算法。在U-Net网络结构基础上进行改进,减小图像输入尺寸,在编码器中使用非对称Inception多通道卷积替换传统卷积,实现多尺度提取病害特征,提升模型准确度;在解码器中加入注意力模块,关注番茄病害边缘,减小上采样噪声;引入GN加速模型收敛,并将改进U-Net网络用在PlantVillage数据集上进行预训练,提高模型的分割准确度和速度。改进后的方法准确率、召回率和MIoU分别为92.9%、91.1%、93.6%,实验结果表明,该方法能够有效地提高模型对番茄的病害分割性能。     

基于改进的U-Net肺结节分割方法研究

由于肺部CT图像的特征信息复杂程度高,经典U型卷积网络对肺结节分割存在准确率较低和误分割等问题.针对这一问题,提出一种改进的U型卷积网络模型.该模型将U-Net网络和DenseNet网络融合,将解码器浅层特征连接至深层特征来增强特征的复用性.通过U-Net网络与卷积条件随机场(ConvCRF)的端到端结合训练来增强边缘特征,解决了边界模糊的问题.提出一种改进的focal loss损失函数,该函数提高了结节所占的权重,解决了正负样本不平衡的问题.在LUNA16数据集中作对比实验验证了模型的性能,分割精准度达到0.9374,敏感度为0.941,该结果证明了改进模型在肺结节分割中更优.     

具有双向增强特征结构的U型肺结节分割网络

在CT影像中精准而有效地分割出肺部结节是肺癌早期诊断的关键。然而,肺结节形态的多样性以及周围环境的复杂性,都给肺结节分割的鲁棒性带来了巨大的挑战。为提高CT影像中肺结节分割的准确性,提出了Bi EFP-UNet（bidirectional enhanced feature pyramid UNet）肺结节分割网络。该结构采用端到端的深度学习方法来解决肺结节的分割任务,通过在原始U-Net网络的编码器和解码器结构之间集成一个双向增强型特征金字塔网络（bidirectional enhanced feature pyramid network,Bi EFPN）,加强网络对特征的传递与利用;利用Mish激活函数提高分割效率,并消除原始U-Net网络梯度消失的问题。在肺结节公开数据集LUNA16上的实验结果表明,Bi EFP-UNet网络的Dice相似系数（DSC）可达88.32%,其中,Bi EFPN结构带来的提升为5.25个百分点,Mish激活函数带来的提升为1.21个百分点;与原始U-Net网络相比,Bi EFP-UNet网络的DSC提升了6.46个百分点,能有效解决原始U-Net网络对小目标结节分割性能差、梯度消失的问题。