多尺度特征融合全卷积神经网络脑肿瘤MR图像分割

针对传统以及基于深度学习的脑肿瘤MR图像分割方法存在精度低、特征信息丢失等问题,提出一种多尺度特征融合全卷积神经网络的脑肿瘤MR图像分割算法.该算法首先对脑肿瘤MR图像的4种模态进行归一化处理;将得到的结果通过多尺度特征融合全卷积神经网络(MFF-FCN).该网络是在全卷积神经网络的基础上,引入5×5、7×7大小的卷积...     

基于3D U-Net的轻量级脑肿瘤分割网络北大核心CSCD

针对现有脑肿瘤核磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)分割神经网络的参数量和计算量较大且对肿瘤区域小目标分割精度不高的问题,提出一种改进的轻量级脑肿瘤分割网络MF-RES2Net(multiple fiber residual-like networks)。该网络以3D U-Net为基础架构,将多纤模块(multi-fiber, MF)和类残差模块(RES2)相结合代替传统卷积模块。MF将特征图像的通道进行混合,增加了通道间信息的交流融合;RES2将通道均分,单通道的卷积结果相加到相邻通道,在扩大图像感受野的同时保留了细节特征,同时降低网络参数量。此外,为改善数据不平衡问题,提出一种改进的加权损失函数,提高了网络对小目标的分割精度。将MF-RES2Net在BRATS 2019数据集进行验证,完整肿瘤、核心肿瘤和增强肿瘤分割的平均Dice系数分别为89.98%、84.02%、77.62%,参数量和浮点数分别为3.16 M和16.24 G,结果表明:该网络在降低参数量和计算量的同时进一步提升了分割性能,有效地降低了网络运行时的设备要求。     

基于3D卷积神经网络的脑肿瘤医学图像分割优化

针对2D卷积神级网络不能够较好地提取各模态之间的差异信息,不同的图像层肿瘤大小差异显著,且分割精度低,单模态MRI无法清晰地反映GBM的不同组织结构,提出一种基于3D多池化卷积神经网络拟解决以上实际问题。将卷积神经网络应用到脑肿瘤分割上,并针对脑肿瘤的特点,提出3D多池化卷积神经网络模型,通过多尺度的输入与多尺度的下采样,且在后端使用条件随机场(CRF)使图片尽量在边界处分割,增加图像的分割精度,克服脑肿瘤的个体差异,同时适应脑肿瘤不同图像层之间的大小位置差异。通过对100例患者的多模态磁共振图像进行分割,Dice系数达到91.64%;MRI脑肿瘤分割的改进方法可使分割精度得到明显提高,可更好地提取各模态之间的差异信息,实现适应范围更广的MRI肿瘤分割,并准确有效地分割脑肿瘤。     

改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割

针对现有机器学习算法分割脑肿瘤图像精度不高的问题,提出一种基于改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割算法。算法首先将FLAIR、T2和T1C三种模态的MR脑肿瘤图像进行灰度归一化,随后利用灰度图像融合技术得到肿瘤信息更加全面的预处理图像;然后采用融合三次脑肿瘤特征信息的改进全卷积神经网络对预处理图像进行粗分割,并且在每个卷积层后加入批量正则化层以加快网络训练的收敛速度,提高训练模型精度;最后融合全连接条件随机场细化粗分割结果中的脑肿瘤边界。实验结果表明,相较于传统的卷积神经网络脑肿瘤图像分割算法,本算法在分割精度和稳定性上有了较大提升,平均Dice可达91.29%,实时性较好,利用训练模型平均1s内可完成单张脑肿瘤图像的分割。      

基于空间感知和特征增强的三维点云分类与分割研究

针对直接处理点云数据的深度神经网络PointNet++无法充分学习点云形状信息的问题,提出一种融合空间感知模块和特征增强模块(spatial awareness and feature enhancement,SAFE) 的三维点云分类与分割方法(SAFE-PointNet++) 。首先,设计了空间感知(spatial awareness,SA) 模块,使特征提取网络在特征升维时融合了包含空间结构的权重信息,增强了特征在空间上的表现力。其次,设计了特征增强(feature enhancement,FE) 模块,通过把增强后的几何信息和附加信息拆分并分别进行编码,达到充分利用点云附加信息的目的。实验结果表明,在ModelNet40和S3DIS数据集上,SAFE-PointNet++与其他10种经典网络相比具有更高的分类和分割精度。     

基于注意力机制的脑肿瘤分割算法研究

文章针对形状复杂、边界模糊的脑肿瘤难以实现精确分割的问题,提出一种基于卷积注意力机制和Transformer多头注意力机制的U型分割网络。文章首先设计了基于通道注意力和空间注意力的卷积模块,提高了模块对局部关键特征的提取能力;其次使用一种结构更精简的Transformer模块作为网络的瓶颈层,利用其多头注意力机制对全局特征进行充分感知;最后在BraTS 2021数据集上进行了实验。实验结果表明文章算法在增强肿瘤区域、肿瘤核心区域和整个肿瘤区域的Dice系数评分分别为87.51%,90.69%和93.47%,可以有效提高脑肿瘤分割精度。     

基于改进U-Net的磁共振成像脑肿瘤图像分割

针对医学图像分割中网络深度过深和上下文信息欠缺导致的分割精度降低等问题,提出了一种基于改进U-Net的磁共振成像(MRI)脑肿瘤图像分割算法.该算法通过嵌套残差模块和密集跳跃连接组成一种深度监督网络模型.为了减小编码路径和解码路径特征图之间的语义差距,将U-Net中的跳跃连接改为多类型的密集跳跃连接;为了解决网络过深导...     

基于U-Net网络改进算法的视网膜血管分割研究北大核心CSCD

针对视网膜图像血管细小,细节特征丢失、梯度下降、爆炸而导致分割效果差的问题,本文提出了一种引入残差块、循环卷积模块和空间通道挤压激励模块的U-Net视网膜血管图像分割模型。首先通过使用一系列随机增强来扩展训练集并对数据集进行预处理,然后在U-Net模型中引入残差块,避免随着网络深度增加,分割准确率达到饱和然后迅速退化以及优化计算成本;并将U-Net网络的底部替换为循环卷积模块,提取图像低层次的特征,并不断的进行特征积累,增强上下文之间的语义信息,获得更有效的分割模型;最后在卷积层之间嵌入空间通道挤压激励模块,通过找到特征较好的通道,强调这一通道,压缩不相关的通道使得网络模型能够加强关键语义特征信息的学习,通过训练过程学习到有效的特征信息,同时增强抗干扰能力。通过在DRIVE数据集上的验证结果可得,本文所提模型的准确率为98.42%,灵敏度达到了82.36%,特异值达到了98.86%。通过和其他网络分割方法比较,本文所提分割方法具有更优的分割效果。     

基于多尺度融合注意力改进UNet的遥感图像水体分割

针对遥感图像水体分割任务，提出了一种多尺度融合注意力模块改进的UNet网络——A-MSFAM-UNet，该方法在GF-2遥感图像水体分割任务中实现了端到端高分辨率遥感图像水体分割。首先，针对以往注意力模块全局池化操作带来的局部信息不敏感问题，设计了一种多尺度融合注意力模块（MSFAM），该模块使用点卷积融合通道全局信息、深度可分离卷积弥补全局池化造成的信息丢失。MSFAM用于UNet跳跃连接后的特征融合部分重新分配特征点权重以提高特征融合效率，增强网络获取不同尺度信息的能力。其次，空洞卷积用于VGG16主干网络扩展感受野，在不损失分辨率的情况下聚合全局信息。结果表明，A-MSFAM-UNet优于其他通道注意力（SENet、ECANet）改进的UNet，在GF-2水体分割数据集上平均交并比（MIoU）、平均像素精度（MPA）和准确率（Acc）分别达到了96.02%、97.98%和99.26%。     

基于多模态融合的2D MR脑肿瘤图像分割算法研究

针对不同模态MR脑肿瘤图像呈现的肿瘤状态差异以及卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)提取特征局限性的问题,提出了一种基于多模态融合的MR脑肿瘤图像分割方法。分割模型以U-net网络为原型,创新一种多模态图像融合方式以加强特征提取能力,同时引入通道交叉注意力机制(channel cross transformer, CCT)代替U-net中的跳跃连接结构,进一步弥补深浅层次的特征差距与空间依赖性,有效融合多尺度特征,加强对肿瘤的分割能力。实验在BraTS数据集上进行了多目标分割结果验证,通过定量分析对比前沿网络分割结果,表明该方法确有良好的分割性能,其分割出三种肿瘤区域的Dice系数分别达到80%、74%、71%。     

基于双支路特征融合的MRI颅脑肿瘤图像分割研究北大核心CSCD

针对磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)颅脑肿瘤区域误识别与分割网络空间信息丢失问题,提出一种基于双支路特征融合的MRI脑肿瘤图像分割方法。首先通过主支路的重构VGG与注意力模型(re-parameterization visual geometry group and attention model, RVAM)提取网络的上下文信息,然后使用可变形卷积与金字塔池化模型(deformable convolution and pyramid pooling model, DCPM)在副支路获取丰富的空间信息,之后使用特征融合模块对两支路的特征信息进行融合。最后引入注意力模型,在上采样过程中加强分割目标在解码时的权重。提出的方法在Kaggle_3m数据集和BraTS2019数据集上进行了实验验证,实验结果表明该方法具有良好的脑肿瘤分割性能,其中在Kaggle_3m上,Dice相似系数、杰卡德系数分别达到了91.45%和85.19%。     

基于双解码路径DD-UNet的脑肿瘤图像分割算法

针对医学图像中病灶区域尺度不一、边界模糊和周围组织强度不均匀所导致的分割精度降低问题,提出了一种基于双解码器的脑肿瘤图像分割模型。为了增强特征的表征力,提出了高阶微分残差模块并使用不同空洞率的扩张卷积用于提取特征编码,提高了网络模型的分割性能;引入上下文语义信息感知模块(multi scale dilation, MSD),从不同的目标尺度中提取更多的精细信息,提高了对结构细节信息的捕获能力,同时减少了编解码器之间的特征差异;在空间解码路径中使用选择性聚合空间注意力模块(spatial aggregation attention module, SAAM),增加了对有效空间特征的权重比例,减少了无效的特征干扰。在脑肿瘤数据集上进行了实验验证,实验结果表明,所提算法的Dice系数、平均交并比、敏感性、特异性、准确率等指标分别为：93.35%、90.71%、91.15%、99.94%、96.75%。     

Depth estimation of supervised monocular images based on semantic segmentation

In recent years, the research method of depth estimation of target images using Convolutional Neural Networks (CNN) has been widely recognized in the fields of artificial intelligence, scene understanding and three-dimensional (3D) reconstruction. The fusion of semantic segmentation information and depth estimation will further improve the quality of acquired depth images. However, how to deeply combine image semantic information with image depth information and use image edge information more accurately to improve the accuracy of depth image is still an urgent problem to be solved. For this purpose, we propose a novel depth estimation model based on semantic segmentation to estimate the depth of monocular images in this paper. Firstly, a shared parameter model of semantic segmentation information and depth estimation information is built, and the semantic segmentation information is used to guide depth acquisition in an auxiliary way. Then, through the multi-scale feature fusion module, the feature information contained in the neural network on different layers is fused, and the local feature information and global feature information are effectively used to generate high-resolution feature maps, so as to achieve the goal of improving the quality of depth image by optimizing the semantic segmentation model. The experimental results show that the model can fully extract and combine the image feature information, which improves the quality of monocular depth vision estimation. Compared with other advanced models, our model has certain advantages.     

可变形有效感受野的人体图像语义分割算法

针对现有人体图像前景目标姿态变化、大小差异过大和边缘细节丢失等因素造成分割效果不佳的问题,提出了一种基于可变形有效感受野的人体前景分割算法.该算法将不同尺度的特征图进行融合,减少下采样过程中丢失的空间语义信息;同时结合可变有效感受野模块和边缘细化模块来捕获空间信息和语义信息,以适应算法对不同目标的有效感受野范围,并使有...     

基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割研究

针对磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)脑部肿瘤区域误识别及肿瘤形状差异较大的问题,提出一种基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割方法.分割模型以U-Net为骨干网络,使用密集金字塔卷积(dense pyramidal convolution,DPC)提取多尺度特征,以适应不同尺...