字典学习和稀疏表示的海马子区图像分割

目的 海马子区体积极小且结构复杂,现有多图谱的分割方法难以取得理想的分割结果,为此提出一种字典学习和稀疏表示的海马子区分割方法。方法 该方法为目标图像中的每个体素点建立稀疏表示和字典学习模型以获取该点的标记。其中,字典学习模型由图谱灰度图像中的图像块构建。提出利用图谱标记图像的局部二值模式(LBP)特征增强训练字典的判别性;然后求解目标图像块在训练字典中的稀疏表示以确定该点标记;最后依据图谱的先验知识纠正分割结果中的错误标记。结果 与现有典型的多图谱方法进行定性和定量对比,该方法优于现有典型的多图谱分割方法,对较大海马子区的平均分割准确率可达到0.890。结论 本文方法适用于在大脑核磁共振图像中精确分割海马子区,且具有较强的鲁棒性,可为神经退行性疾病的诊断提供可靠的依据。     

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。     

双重字典学习与自适应PCNN相结合的医学图像融合

目的 针对基于稀疏编码的医学图像融合方法存在的细节保存能力不足的问题,提出了一种基于卷积稀疏表示双重字典学习与自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）的多模态医学图像融合方法。方法 首先通过已配准的训练图像去学习卷积稀疏与卷积低秩子字典,在两个字典下使用交替方向乘子法（ADMM）求得其卷积稀疏表示系数与卷积低秩表示系数,通过与对应的字典重构得到卷积稀疏与卷积低秩分量;然后利用改进的的拉普拉斯能量和（NSML）以及空间频率和（NMSF）去激励PCNN分别对卷积稀疏与卷积低秩分量进行融合;最后将融合后的卷积稀疏与卷积低秩分量进行组合得到最终的融合图像。结果 对灰度图像与彩色图像进行实验仿真并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,所提出的融合方法在客观评估和视觉质量方面明显优于对比的6种方法,在4种指标上都有最优的表现;与6种多模态图像融合方法相比,3组实验平均标准差分别提高了7%、10%、5.2%;平均互信息分别提高了33.4%、10.9%、11.3%;平均空间频率分别提高了8.2%、9.6%、5.6%;平均边缘评价因子分别提高了16.9%、20.7%、21.6%。结论 与其他稀疏表示方法相比,有效提高了多模态医学图像融合的质量,更好地保留了源图像的细节信息,使融合图像的信息更加丰富,符合人眼的视觉特性,有效地辅助医生进行疾病诊断。     

压缩感知下溃疡性结肠炎辅助诊断

目的 长期感染溃疡性结肠炎（ulcerative colitis,UC）的患者罹患结肠癌的风险显著提升,因此早期进行结肠镜检测十分必要,但内窥镜图像数量巨大且伴有噪声干扰,需要找到精确的图像特征,为医师提供计算机辅助诊断。为解决UC图像与正常肠道图像的分类问题,提出了一种基于压缩感知和空间金字塔池化结合的图像特征提取方法。方法 使用块递归最小二乘（block recursive least squares,BRLS）进行初始字典训练。提出基于先验知识进行观测矩阵与稀疏字典的交替优化算法,并利用压缩感知框架获得图像的稀疏表示,该框架改善了原来基于稀疏编码的图像分类方法无法精确表示图像的问题,然后结合最大空间金字塔池化方法提取压缩感知空间金字塔池化（compressed sensing spatial pyramid pooling,CSSPP）图像特征,由于压缩感知的引入,获得的图像特征比稀疏编码更加丰富和精确。最后使用线性核支持向量机（support vector machine,SVM）进行图像分类。结果 对Kvasir数据集中的2 000幅真实肠道图像的分类结果表明,该特征的准确率比特征袋（bag of features,BoF）、稀疏编码空间金字塔匹配（sparse coding spatial pyramid matching,SCSPM）和局部约束线性编码（locality-constrained linear coding,LLC）分别提升了12.35%、3.99%和2.27%。结论 本文提出的溃疡性结肠炎辅助诊断模型,综合了压缩感知和空间金字塔池化的优点,获得了较对比方法更加精确的识别感染图像检测结果。     

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。     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

结合深度学习与相关反馈的遥感图像检索

目的 针对基于内容的图像检索存在低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索的精度较低以及传统的分类方法准确度低等问题，提出一种基于卷积神经网络和相关反馈支持向量机的遥感图像检索方法。方法 通过对比度受限直方图均衡化算法对遥感图像进行预处理，限制遥感图像噪声的放大，采用自学习能力良好的卷积神经网络对遥感图像进行多层神经网络的监督学习提取丰富的图像特征，并将支持向量机作为基分类器，根据测试样本数据到分类超平面的距离进行排序得到检索结果，最后采用相关反馈策略对检索结果进行重新调整。结果 在UC Merced Land-Use遥感图像数据集上进行图像检索实验，在mAP（mean average precision）精度指标上，当检索返回图像数为100时，本文方法比LSH（locality sensitive Hashing）方法提高了29.4%，比DSH（density sensitive Hashing）方法提高了37.2%，比EMR（efficient manifold ranking）方法提高了68.8%，比未添加反馈和训练集筛选的SVM（support vector machine）方法提高了3.5%，对于平均检索速度，本文方法比对比方法中mAP精度最高的方法提高了4倍，针对复杂的遥感图像数据，本文方法的检索效果较其他方法表现出色。结论 本文提出了一种以距离评价标准为核心的反馈策略，以提高检索精度，并采用多距离结合的Top-k排序方法合理筛选训练集，以提高检索速度，本文方法可以广泛应用于人脸识别和目标跟踪等领域，对提升检索性能具有重要意义。     

Seg-CapNet：心脏MRI图像分割神经网络模型

目的 针对现有神经网络模型需要对左心室心肌内膜和外膜单独建模的问题,本文提出了一种基于胶囊结构的心脏磁共振图像（magnetic resonance imaging,MRI）分割模型Seg-CapNet,旨在同时提取心肌内膜和外膜,并保证两者的空间位置关系。方法 首先利用胶囊网络将待分割目标转换成包含目标相对位置、颜色以及大小等信息的向量,然后使用全连接将这些向量的空间关系进行重组,最后采用反卷积对特征图进行上采样,将分割图还原为输入图像尺寸。在上采样过程中将每层特征图与卷积层的特征图进行连接,有助于图像细节还原以及模型的反向传播,加快训练过程。Seg-CapNet的输出向量不仅有图像的灰度、纹理等底层图像特征,还包含目标的位置、大小等语义特征,有效提升了目标图像的分割精度。为了进一步提高分割质量,还提出了一种新的损失函数用于约束分割结果以保持多目标区域间的相对位置关系。结果 在ACDC（automated cardiac diagnosis challenge）2017、MICCAI（medical image computing and computer-assisted intervention）2013和MICCAI2009等3个心脏MRI分割竞赛的公开数据集上对Seg-CapNet模型进行训练和验证,并与神经网络分割模型U-net和SegNet进行对比。实验结果表明,相对于U-Net和SegNet,Seg-CapNet同时分割目标重叠区域的平均Dice系数提升了3.5%,平均豪斯多夫距离（Hausdorff distance,HD）降低了18%。并且Seg-CapNet的参数量仅为U-Net的54%、SegNet的40%,在提升分割精度的同时,降低了训练时间和复杂度。结论 本文提出的Seg-CapNet模型在保证同时分割重叠区域目标的同时,降低了参数量,提升了训练速度,并保持了较好的左心室心肌内膜和外膜分割精度。     

树形结构卷积神经网络优化的城区遥感图像语义分割

目的 高分辨率遥感图像通常包含复杂的语义信息与易混淆的目标,对其语义分割是一项重要且具有挑战性的任务。基于DeepLab V3+网络结构,结合树形神经网络结构模块,设计出一种针对高分辨率遥感图像的语义分割网络。方法 提出的网络结构不仅对DeepLab V3+做出了修改,使其适用于多尺度、多模态的数据,而且在其后添加连接树形神经网络结构模块。树形结构通过建立混淆矩阵、提取混淆图、构建图分割,能够对易混淆的像素更好地区分,得到更准确的分割结果。结果 在国际摄影测量及遥感探测学会（International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,ISPRS）提供的两个不同城市的遥感影像集上分别进行了实验,模型在整体准确率（overall accuracy, OA）这一项表现最好,在Vaihingen和Potsdam数据集上分别达到了90.4%和90.7%,其整体分割准确率较其基准结果有10.3%和17.4%的提升,对比ISPRS官方网站上的3种先进方法也有显著提升。结论 提出结合DeepLab V3+和树形结构的卷积神经网络,有效提升了高分辨率遥感图像语义分割整体精度,其中易混淆类别数据的分割准确率显著提高。在包含复杂语义信息的高分辨率遥感图像中,由于易混淆类别之间的像素分割错误减少,使用了树形结构的网络模型的整体分割准确率也有较大提升。     

SAR图像目标识别的卷积神经网模型

目的 合成孔径雷达图像目标识别可以有效提高合成孔径雷达数据的利用效率。针对合成孔径雷达图像目标识别滤波处理耗时长、识别精度不高的问题,本文提出一种卷积神经网络模型应用于合成孔径雷达图像目标识别。方法 首先,针对合成孔径雷达图像特点设计特征提取部分的网络结构;其次,代价函数中引入L2范数提高模型的抗噪性能和泛化性;再次,全连接层使用Dropout减小网络的运算量并提高泛化性;最后研究了滤波对于网络模型的收敛速度和准确率的影响。结果 实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库,10类目标识别的实验结果表明改进后的卷积神经网络整体识别率（包含变体）由93.76%提升至98.10%。通过设置4组对比实验说明网络结构的改进和优化的有效性。卷积神经网络噪声抑制实验验证了卷积神经网络的特征提取过程对于SAR图像相干斑噪声有抑制作用,可以省去耗时的滤波处理。结论 本文提出的卷积神经网络模型提高了网络的准确率、泛化性,无需耗时的滤波处理,是一种合成孔径雷达图像目标识别的有效方法。     

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。     

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。     

RGB-D语义分割：深度信息的选择使用

目的 在室内场景语义分割任务中,深度信息会在一定程度上提高分割精度。但是如何更有效地利用深度信息仍是一个开放性问题。当前方法大都引入全部深度信息,然而将全部深度信息和视觉特征组合在一起可能对模型产生干扰,原因是仅依靠视觉特征网络模型就能区分的不同物体,在引入深度信息后可能产生错误判断。此外,卷积核固有的几何结构限制了卷积神经网络的建模能力,可变形卷积(deformable convolution,DC)在一定程度上缓解了这个问题。但是可变形卷积中产生位置偏移的视觉特征空间深度信息相对不足,限制了进一步发展。基于上述问题,本文提出一种深度信息引导的特征提取(depth guided feature extraction,DFE)模块。方法 深度信息引导的特征提取模块包括深度信息引导的特征选择模块(depth guided feature selection,DFS)和深度信息嵌入的可变形卷积模块(depth embedded deformable convolution,DDC)。DFS可以筛选出关键的深度信息,自适应地调整深度信息引入视觉特征的比例,在网络模型需要时将深度信息嵌入视觉特征。DDC在额外深度信息的引入下,增强了可变形卷积的特征提取能力,可以根据物体形状提取更相关的特征。结果 为了验证方法的有效性,在NYUv2(New York University Depth Dataset V2)数据集上进行一系列消融实验并与当前最好的方法进行比较,使用平均交并比(mean intersection over union,mIoU)和平均像素准确率(pixel accuracy,PA)作为度量标准。结果显示,在NYUv2数据集上,本文方法的mIoU和PA分别为51.9%和77.6%,实现了较好的分割效果。结论 本文提出的深度信息引导的特征提取模块,可以自适应地调整深度信息嵌入视觉特征的程度,更加合理地利用深度信息,且在深度信息的作用下提高可变形卷积的特征提取能力。此外,本文提出的深度信息引导的特征提取模块可以比较方便地嵌入当下流行的特征提取网络中,提高网络的建模能力。     

构建并行卷积神经网络的表情识别算法

目的 表情识别在商业、安全、医学等领域有着广泛的应用前景,能够快速准确地识别出面部表情对其研究与应用具有重要意义。传统的机器学习方法需要手工提取特征且准确率难以保证。近年来,卷积神经网络因其良好的自学习和泛化能力得到广泛应用,但还存在表情特征提取困难、网络训练时间过长等问题,针对以上问题,提出一种基于并行卷积神经网络的表情识别方法。方法 首先对面部表情图像进行人脸定位、灰度统一以及角度调整等预处理,去除了复杂的背景、光照、角度等影响,得到了精确的人脸部分。然后针对表情图像设计一个具有两个并行卷积池化单元的卷积神经网络,可以提取细微的表情部分。该并行结构具有3个不同的通道,分别提取不同的图像特征并进行融合,最后送入SoftMax层进行分类。结果 实验使用提出的并行卷积神经网络在CK+、FER2013两个表情数据集上进行了10倍交叉验证,最终的结果取10次验证的平均值,在CK+及FER2013上取得了94.03%与65.6%的准确率。迭代一次的时间分别为0.185 s和0.101 s。结论 为卷积神经网络的设计提供了一种新思路,可以在控制深度的同时扩展广度,提取更多的表情特征。实验结果表明,针对数量、分辨率、大小等差异较大的表情数据集,该网络模型均能够获得较高的识别率并缩短训练时间。     

结合上下文编码与特征融合的SAR图像分割

目的 图像分割的中心任务是寻找更强大的特征表示,而合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中斑点噪声阻碍特征提取。为加强对SAR图像特征的提取以及对特征充分利用,提出一种改进的全卷积分割网络。方法 该网络遵循编码器—解码器结构,主要包括上下文编码模块和特征融合模块两部分。上下文编码模块(contextual encoder module,CEM)通过捕获局部上下文和通道上下文信息增强对图像的特征提取;特征融合模块(feature fusion module,FFM)提取高层特征中的全局上下文信息,将其嵌入低层特征,然后将增强的低层特征并入解码网络,提升特征图分辨率恢复的准确性。结果 在两幅真实SAR图像上,采用5种基于全卷积神经网络的分割算法作为对比,并对CEM与CEM-FFM分别进行实验。结果<显示,该网络分割结果的总体精度(overall accuracy,OA)、平均精度(average accuracy,AA)与Kappa系数比5种先进算法均有显著提升。其中,网络在OA上表现最好,CEM在两幅SAR图像上OA分别为91.082%和90.903%,较对比算法中性能最优者分别提高了0.948%和0.941%,证实了CEM的有效性。而CEM-FFM在CEM基础上又将结果分别提高了2.149%和2.390%,验证了FFM的有效性。结论 本文提出的分割网络较其他方法对图像具有更强大的特征提取能力,且能更好地将低层特征中的空间信息与高层特征中的语义信息融合为一体,使得网络对特征的表征能力更强、图像分割结果更准确。     

多媒体工程：2016——图像检索研究进展与发展趋势

目的 基于内容的图像检索方法利用从图像提取的特征进行检索,以较小的时空开销尽可能准确的找到与查询图片相似的图片。方法 本文从浅层特征、深层特征和特征融合3个方面对图像检索国内外研究进展和面临的挑战进行介绍,并对未来的发展趋势进行展望。结果 尺度下不变特征转换（SIFT）存在缺乏空间几何信息和颜色信息,高层语义的表达不够等问题;而CNN （convolutional neural network）特征则往往缺乏足够的底层信息。为了丰富描述符的信息,通常将SIFT与CNN等特征进行融合。融合方式主要包括：串连、核融合、图融合、索引层次融合和得分层（score-level）融合。"融合"可以有效地利用不同特征的互补性,提高检索的准确率。结论 与SIFT相比,CNN特征的通用性及几何不变性都不够强,依然是图像检索领域面临的挑战。     

TransAS-UNet：融合Swin Transformer和UNet的乳腺癌区域分割

目的 乳腺癌在女性中是致病严重且发病率较高的疾病,早期乳腺癌症检测是全世界需要解决的重要难题。如今乳腺癌的诊断方法有临床检查、影像学检查和组织病理学检查。在影像学检查中常用的方式是X光、CT （computed tomography）、磁共振等,其中乳房X光片已用于检测早期癌症,然而从本地乳房X线照片中手动分割肿块是一项非常耗时且容易出错的任务。因此,需要一个集成的计算机辅助诊断（computer aided diagnosis,CAD）系统来帮助放射科医生进行自动和精确的乳房肿块识别。方法 基于深度学习图像分割框架,对比了不同图像分割模型,同时在UNet结构上采用了Swin架构来代替分割任务中的下采样和上采样过程,实现局部和全局特征的交互。利用Transformer来获取更多的全局信息和不同层次特征来取代短连接,实现多尺度特征融合,从而精准分割。在分割模型阶段也采用了Multi-Attention ResNet分类网络对癌症区域的等级识别,更好地对乳腺癌进行诊断医疗。结果 本文模型在乳腺癌X光数据集INbreast上实现肿块的准确分割,IoU （intersection over union）值达到95.58%,Dice系数为93.45%,与其他的分割模型相比提高了4%~6%,将得到的二值化分割图像进行四分类,Accuracy值达到95.24%。结论 本文提出的TransAS-UNet图像分割方法具有良好的性能和临床意义,该方法优于对比的二维图像医学分割方法。     

基于Spider卷积的三维点云分类与分割网络

针对传统的卷积神经网络（CNN）不能直接处理点云数据，需先将点云数据转换为多视图或者体素化网格，导致过程复杂且点云识别精度低的问题，提出一种新型的点云分类与分割网络Linked-Spider CNN。首先，在Spider CNN基础上通过增加Spider卷积层数以获取点云深层次特征；其次，引入残差网络的思想在每层Spider卷积增加短连接构成残差块；然后，将每层残差块的输出特征进行拼接融合形成点云特征；最后，使用三层全连接层对点云特征进行分类或者利用多层卷积层对点云特征进行分割。在ModelNet40和ShapeNet Parts数据集上将所提网络与PointNet、PointNet++和Spider CNN等网络进行对比实验，实验结果表明，所提网络可以提高点云的分类精度和分割效果，说明该网络具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。