改进Mask RCNN算法及其在行人实例分割中的应用

Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题,而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点,导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差.对此,提出一种改进的Mask RCNN算法.在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串联特征金字塔网络(CFPN)模块,对网络生成的多层特征进行融合,充分利...     

改进Mask R-CNN网络在医学图像识别与分割中的应用

针对现有医学图像处理方法在人体复杂结构组织器官分割中的不足,提出复用低层特征信息的Mask R-CNN网络。该网络可对特定组织器官识别时同时进行分割,为了提高包含较多细节信息的低层特征层的利用率,将低层的特征信息添加到高层的特征中,使低层与高层特性优劣互补,将原始图像首次长宽压缩两次后的特征层定义为C1层,而后分别通过复用C1层和复用依次卷积的C1层这两种方法实现。并将主干网络进行了精简,以加快网络的训练速度,降低识别和分割的时间。以下颌骨作为应用对象,自建包含1?064张下颌骨CT图片的数据集,按9∶1的比例划分为训练集和验证集进行训练,使得复用依次卷积C1层的Mask R-CNN网络的训练损失降至2.8%,验证损失降至6.6%,表明该网络在下颌骨的识别和分割上具有很高的准确率。     

深度学习在口腔医学影像中的应用与挑战

口腔医学影像是进行临床口腔疾病检测、筛查、诊断和治疗评估的重要工具,对口腔影像进行准确分析对于后续治疗计划的制定至关重要。常规的口腔医学影像分析依赖于医师的水平和经验,存在阅片效率低、可重复性低以及定量分析欠缺的问题。深度学习可以从大样本数据中自动学习并获取优良的特征表达,提升各类机器学习任务的效率和性能,目前已广泛应用于医学影像分析处理的各类任务之中。基于深度学习的口腔医学影像处理是目前的研究热点,但由于口腔医学领域内在的特殊性和复杂性,以及口腔医学影像数据样本量通常较小的问题,给深度学习方法在相关学习任务和场景的应用带来了新的挑战。本文从口腔医学影像领域常用的二维X射线影像、三维点云/网格影像和锥形束计算机断层扫描影像3种影像出发,介绍深度学习技术在口腔医学影像处理及分析领域应用的思路和现状,分析了各算法的优缺点及该领域所面临的问题和挑战,并对未来的研究方向和可能开展的临床应用进行展望,以助力智慧口腔建设。