位置感知循环卷积与多尺度输入的视网膜血管分割方法

针对视网膜图像血管纹理复杂，微小血管极多，成像对比度低的问题，提出一种结合位置感知循环卷积（position aware circular convolution,ParC）、多尺度分辨率输入的视网膜血管分割方法。使用带有普通卷积、位置感知循环卷积、ECA(efficient channel attention)注意力的卷积模块（ParC-ECA block）来充分提取输入眼底图像的全局、局部特征信息；在级联的下采样路径中，提出多尺度输入模块（multi-scale input block）来对每一层级的特征信息进行加强，找回丢失的细节信息，避免因细节丢失而引起的网络性能下降；在跳跃连接中使用残差双注意力模块（residual spatial channel attention block,RSCA），在保持网络每一层级原始特征传递的基础上，对其进行背景干扰噪声过滤和血管特征强化，进一步提升分割性能。提出的方法在DRIVE数据集和CHASE＿DB1数据集上进行了实验，其AUC分别为98.53%和98.81%,ACC分别为95.81%和96.84%,F1-score分别为83.55%和8...     

基于多尺度全局注意力的U型视网膜血管分割网络

眼底视网膜血管分割在多种类型眼科疾病的评估和诊断中起着重要作用。由于眼底图像中血管的拓扑结构复杂多变,现有算法通常存在分割结果中血管特征不连续以及血管边缘分割准确度不高的问题。针对上述问题,本文提出一种用于视网膜血管分割的多尺度全局注意力U型神经网络MSGA-UNet。该网络一方面通过全局特征注意力模块从编码器中较为容易地获得图像的全局表征信息,解决眼底视网膜血管分割中特征不连续的问题;另一方面利用多尺度空洞卷积模块,利用不同膨胀率的空洞卷积扩大感受野并获取图像的多尺度局部特征信息,从而提升血管边缘信息的提取能力。经过在DRIVE、STARE和CHASEDB1数据集上的实验,MSGA-UNet的平均交并比分别为74.06%、78.22%和79.62%;类别平均像素准确率分别为80.39%、84.60%和85.53%;精确度分别为96.32%,96.42%和97.23%;综合分割性能优于其他模型。     

融合多层空间注意的U型视网膜血管分割算法

针对现有算法因视网膜细小血管分割不足和抗噪声能力弱导致其分割精度低等问题,提出一种融合多层空间注意的U型视网膜血管分割算法.首先,在编码和解码部分采用特征增强残差模块,引入通道注意机制提高网络模型对血管特征的分割能力.其次,在U型网络的底部引入密集空洞卷积模块,增大感受野提取血管多尺度特征.最后,在跳跃连接阶段使用三端空间注意模块进行特征自适应细化,有效抑制特征图中的噪声.在DRIVE和STARE公开眼底图像数据集上验证本文算法,实验结果表明,所提算法准确率分别达到了0.9643和0.9683,灵敏度分别达到了0.8329和0.8224,AUC值分别达到了0.9861和0.9897.其性能指标整体优于现有先进算法.     

面向低剂量CT的牙齿分割网络

目的 锥形束计算机断层扫描（cone beam computer tomography, CBCT）已成为口腔诊疗领域中最常用的一项医学影像技术。由于CBCT图像本身对比度低且牙齿形状复杂,在进行牙齿分割时容易导致分割边界模糊、牙齿根部错误分割的问题。现有方法往往无法达到预期效果,并且基于深度学习的分割网络在分割精度等性能提升到一定程度后存在生梯度爆炸、过拟合以及无法关注图像全局信息等限制。然而,牙齿分割在医生制定诊断和治疗计划方面至关重要。为了应对这一问题,提出了一种名为MF-CA Net的牙齿分割模型,以提高牙齿分割的准确性和鲁棒性。方法 MF-CA Net模型引入了多尺度特征提取模块（multi-scale feature extraction module, MFEM）和CA(coordinate attention)注意力机制,这些模块使网络能够准确地捕捉感兴趣的牙齿区域,并提取丰富而密集的多尺度特征信息,从而有效地指导分割任务。特别是在牙根分割方面,这些模块能够显著提高分割的精度。为了进一步提升分割算法的性能,还引入了联合损失函数,该损失函数综合考虑了像素级、局部级和全局级...     

多注意力机制网络卫星图像分割算法

针对深度学习的语义分割法,在卫星图像分割中对半岛、小岛和湖泊细小支流的边缘信息提取丢失问题,提出了多注意力机制网络（MA-Net）卫星图像分割算法,弥补了边缘信息提取丢失问题。该算法的框架采用了端到端的对称结构,由编码和解码两部分组成。编码部分采用改进的VGG16网络提取湖泊的纹理特征,解码部分引入全局平均池化注意力融合机制（GPA）,能够有效融合编码部分提取的纹理特征,得到高分辨率的卫星图像特征图。在网络的输出端加入注意力机制模块（Attention）,充分提取湖泊边缘信息,有效分割出半岛、小岛和湖泊细小支流。实验结果表明,该模型相比现有语义分割算法,具有更好的分割精度,各项分割指标都有提升,并且在公共数据集City Scapes上验证了模型具有通用性。     

基于双注意力编码-解码器架构的视网膜血管分割

眼底视网膜血管的分割提取对于糖尿病、视网膜病、青光眼等眼科疾病的诊断具有重要的意义。针对视网膜血管图像中的血管难以提取、数据量较少等问题,文中提出了一种结合注意力模块和编码-解码器结构的视网膜血管分割方法。首先对编码-解码器卷积神经网络的每个卷积层添加空间和通道注意力模块,加强模型对图像特征的空间信息和通道信息(如血管的大小、形态和连通性等特点)的利用,从而改善视网膜血管的分割效果。其中,空间注意力模块关注于血管的拓扑结构特性,而通道注意力模块关注于血管像素点的正确分类。此外,在训练过程中采用Dice损失函数解决了视网膜血管图像正负样本不均衡的问题。在3个公开的眼底图像数据库DRIVE,STARE和CHASE_DB1上进行了实验,实验数据表明,所提算法的准确率、灵敏度、特异性和AUC值均优于已有的视网膜血管分割方法,其AUC值分别为0.9889,0.9812和0.9831。实验证明,所提算法能够有效提取健康视网膜图像和病变视网膜图像中的血管网络,能够较好地分割细小血管。     

注意力残差多尺度特征增强的显著性实例分割

显著性实例分割是指分割出图像中最引人注目的实例对象。现有的显著性实例分割方法中存在 较小显著性实例不易检测分割,以及较大显著性实例分割精度不足等问题。针对这 2 个问题,提出了一种新的 显著性实例分割模型,即注意力残差多尺度特征增强网络(ARMFE)。模型 ARMFE 主要包括 2 个模块：注意力 残差网络模块和多尺度特征增强模块,注意力残差网络模块是在残差网络基础上引入注意力机制,分别从通道 和空间对特征进行选择增强;多尺度特征增强模块则是在特征金字塔基础上进一步增强尺度跨度较大的特征信 息融合。因此,ARMFE 模型通过注意力残差多尺度特征增强,充分利用多个尺度特征的互补信息,同时提升 较大显著性实例对象和较小显著性实例对象的分割效果。ARMFE 模型在显著性实例分割数据集 Salient Instance Saliency-1K (SIS-1K)上进行了实验,分割精度和速度都得到了提升,优于现有的显著性实例分割算法 MSRNet 和 S4Net。     

基于高分辨率图像的多尺度作物分类

基于无人机平台获取的地面影像有着较高的空间分辨率, 但提供丰富的细节信息的同时, 也为农作物分类带来很多“干扰”, 尤其是在利用深度模型进行作物识别时, 存在边缘信息提取不充分及相似纹理作物误分, 导致分类效果欠佳等问题. 因此, 通过多尺度注意力特征提取的思路构建模型, 有效提取边缘信息, 提高作物分类精度. 所提出的多尺度注意力模型 (multi-scale attention network, MSAT)通过多尺度块嵌入获取同一层级不同尺度的作物信息, 多尺度特征图被映射为多条序列独立地馈送到因子注意力模块中, 增强对农作物上下文信息的关注, 提高模型对地块边缘信息的提取, 因子注意力模块内置的卷积相对位置编码增强块内部局部信息的建模, 提高对相似纹理作物的区分能力, 最后通过融合局部特征与全局特征, 实现粗细双重信息的提取. 在水稻、甘蔗、玉米、香蕉和柑橘5种作物上的分类结果表明, MSAT模型的MIoU (mean intersection over union)和OA (overall accuracy)指标达0.816、98.10%, 验证了基于高分辨率图像的精细作物分类方法可行且设备成本低.     

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.     

多尺度注意力细化视网膜分割算法

针对现有算法存在因视网膜血管尺寸微小和对比度低等造成细小血管分割缺失以及因病理区域造成血管过分割等问题,提出一种基于U型网络多尺度注意力细化视网膜分割算法。在编码和解码阶段使用改进的密集卷积模块充分提取血管的特征信息,提升特征的利用率。将不同尺度的编码层特征提取的结果拼接后,通过跳跃连接经双向注意力机制将特征增强后传递到解码层。在解码处引入空间细化模块进一步提取微小血管的空间信息,减少背景伪影,细化血管形态。该算法在公开数据集DRIVE和STARE上进行验证,其在评估指标准确率分别为0.964 9和0.966 3,灵敏度分别为0.842 2和0.805 0,特异性分别为0.982 2和0.988 0,AUC分别为0.986 7和0.989 5。     

一种浅层非对称结构的视网膜血管分割网络

针对传统视网膜血管分割网络随着网络深度加深导致微小特征信息丢失,网络分割灵敏度低的问题,提出了一种有别于传统对称编码-解码模块的非对称视网膜血管分割结构。网络权重参数量为7.2MB,以残差注意力模块和多尺度空洞卷积模块作为基础特征提取模块,特征图的最大通道层数只有64层,特征图尺寸减半和反卷积操作都只有两次,能够减少特征图尺寸变化带来的信息丢失现象。本文所提方法在DRIVE和CHASE-DB1数据集上进行测试的准确性分别为96.85%和97.39%,灵敏度分别为84.03%和86.50%,特异性分别为98.08%和98.12%,AUC分别为98.63%和98.99%。     

基于U-Net多尺度自校准注意力视网膜分割算法

针对视网膜细小血管分割精度低的问题,提出一种融合可伸缩级联模块、Transformer和自校准注意力的改进U-Net算法以提高细小血管分割精度。首先在编码阶段利用可伸缩级联模块,先行学习复杂多变的视网膜血管拓扑结构。然后在解码阶段提出一种自校准注意力机制,利用多尺度挤压激励模块,自适应对特征图通道和空间之间特征重要性进行校准,增强目标区域特征响应,抑制背景噪声。最后使用Transformer特征提取块,提高特征空间映射能力。基于DRIVE和CHASEDB1数据集的实验结果表明,所提算法准确率分别为96.49%和96.67%,灵敏度分别为83.75%和83.30%,特异性分别为98.28%和98.01%,AUC分别为0.987 1和0.987 2,所提算法的整体性能优于现有算法,各模块能够有效提高细小血管分割能力。     

一种基于超像素和生成对抗网络的视网膜血管分割方法

针对传统视网膜图像血管分割中部分血管轮廓粗糙、血管末梢和分支细节丢失等问题,提出 一种结合线性谱聚类超像素与生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的视网膜血管分割 方法。该方法首先对 GAN 进行改进,采用空洞空间金字塔池化模块的多尺度特征提取来提高 GAN 分 割精度,在获得视网膜血管分割图像后,利用线性谱聚类超像素分割的边缘贴合性高、轮廓清晰的特 点,将 GAN 输出图像映射到超像素分割图再对像素块进行分类,以达到分割的效果。仿真实验结果表 明,与传统的视网膜血管分割方法相比,该方法在灵敏度和准确性上有一定提升,轮廓边缘细节方面 有着更好的效果。     

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。     

基于密集注意力网络的视网膜血管图像分割

视网膜血管的结构信息对眼科疾病的诊断具有重要的指导意义,对视网膜血管图像进行高效正确的分割成为临床的迫切需求。传统的人工分割方法耗时较长且易受个人主观因素的影响,分割质量不高。为此,提出一种基于密集注意力网络的图像自动分割算法。将编码器-解码器全卷积神经网络的基础结构与密集连接网络相结合,以充分提取每一层的特征,在网络的解码器端引入注意力门模块,对不必要的特征进行抑制,提高视网膜血管图像的分割精度。在DRIVE和STARE眼底图像数据集上的实验结果表明,与其他基于深度学习的算法相比,该算法的敏感性、特异性、准确率和AUC值均较高,分割效果较好。     

一种改进的室内场景语义分割网络

针对目前室内场景语义分割网络无法很好融合图像的RGB信息和深度信息的问题,提出一种改进的室内场景语义分割网络。为使网络能够有选择性地融合图像的深度特征和RGB特征,引入注意力机制的思想,设计了特征融合模块。该模块能够根据深度特征图和RGB特征图的特点,学习性地调整网络参数,更有效地对深度特征和RGB特征进行融合;同时使用多尺度联合训练,加速网络收敛,提高分割准确率。通过在SUNRGB-D和NYUDV2数据集上验证,相比于包含深度敏感全连接条件随机场的RGB-D全卷积神经网络（DFCN-DCRF）、深度感知卷积神经网络（Depth-aware CNN）、多路径精炼网络（RefineNet）等目前主流的语义分割网络,所提网络具有更高的分割精度,平均交并比（mIoU）分别达到46.6%和48.0%。     

融合多重注意力机制的人眼注视点预测

目的 经典的人眼注视点预测模型通常采用跳跃连接的方式融合高、低层次特征,容易导致不同层级之间特征的重要性难以权衡,且没有考虑人眼在观察图像时偏向中心区域的问题。对此,本文提出一种融合注意力机制的图像特征提取方法,并利用高斯学习模块对提取的特征进行优化,提高了人眼注视点预测的精度。方法 提出一种新的基于多重注意力机制(multiple attention mechanism,MAM)的人眼注视点预测模型,综合利用3种不同的注意力机制,对添加空洞卷积的ResNet-50模型提取的特征信息分别在空间、通道和层级上进行加权。该网络主要由特征提取模块、多重注意力模块和高斯学习优化模块组成。其中,空洞卷积能够有效获取不同大小的感受野信息,保证特征图分辨率大小的不变性;多重注意力模块旨在自动优化获得的低层丰富的细节信息和高层的全局语义信息,并充分提取特征图通道和空间信息,防止过度依赖模型中的高层特征;高斯学习模块用来自动选择合适的高斯模糊核来模糊显著性图像,解决人眼观察图像时的中心偏置问题。结果 在公开数据集SALICON(saliency in context)上的实验表明,提出的方法相较于同结构的SAM-Res(saliency attention modal)模型以及DINet(dilated inception network)模型在相对熵(Kullback-Leibler divergence,KLD)、sAUC(shuffled area under ROC curve)和信息增益(information gain,IG)评价标准上分别提高了33%、0.3%和6%;53%、0.5%和192%。结论 实验结果表明,提出的人眼注视点预测模型能通过加权的方式分别提取空间、通道、层之间的特征,在多数人眼注视点预测指标上超过了主流模型。     

空洞可分离卷积和注意力机制的实时语义分割

目的 为满足语义分割算法准确度和实时性的要求,提出了一种基于空洞可分离卷积模块和注意力机制的实时语义分割方法。方法 将深度可分离卷积与不同空洞率的空洞卷积相结合,设计了一个空洞可分离卷积模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征;在网络输出端加入了通道注意力模块和空间注意力模块,增强对特征的通道信息和空间信息的表达并与原始特征融合,以进一步提高特征的表达能力;将融合的特征上采样到原图大小,预测像素类别,实现语义分割。结果 在Cityscapes数据集和CamVid数据集上进行了实验验证,分别取得70.4%和67.8%的分割精度,速度达到71帧/s,而模型参数量仅为0.66 M。在不影响速度的情况下,分割精度比原始方法分别提高了1.2%和1.2%,验证了该方法的有效性。同时,与近年来的实时语义分割方法相比也表现出一定优势。结论 本文方法采用空洞可分离卷积模块和注意力模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征,且在保证实时分割的情况下提升分割精度,在准确度和实时性之间达到了有效的平衡。