改进Mask R-CNN的甲状腺结节超声图像分割方法

甲状腺结节超声图像对比度低,斑点噪声严重,且不同病人的甲状腺结节形态差异较大,这给医生准确分割结节带来极大困难。为了精确地从超声图像中分割出甲状腺结节,对原掩膜区域卷积神经网络（mask regionconvolutional neural network,Mask R-CNN）的主干网络进行改进。在原主干网络的残差网络层中加入注意力机制模块来提高模型收敛性,并且在特征金字塔网络中增添一条由下向上的支路,将该支路输出特征图进行融合后,输入至区域推荐网络和感兴趣区域池化层,从而能够在融合多尺度特征的同时平衡特征图信息差异。经过对600幅甲状腺结节超声图像进行测试,改进后Mask R-CNN图像分割的平均Dice系数为0.914 8,平均精确度为0.932 2,平均召回率为0.903 4,平均F1分数为0.917 6。改进算法分割的Dice系数比原Mask R-CNN提升了0.080 6,改进算法可以应用于实际临床医学中自动分割甲状腺结节超声图像。     

基于深度学习的颈部淋巴结超声图像分割方法

提出一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)结构的方法,实现对颈部淋巴结超声图像的分割.采用迁移学习方法训练网络,获取颈部淋巴结图像的分割结果.实验结果表明,该方法的Dice系数达到了0.9124,相较U-Net网络提高了13.74％,显著提高了颈部淋巴结超声图像的精确度.     

基于不同深度学习模型提取建筑轮廓的方法研究

建筑是城市精细化管理的基础单元，利用高分遥感影像快速准确地提取城市建筑轮廓信息对于城市规划及管理有着重要意义。研究基于北京二号高分辨率（0.8 m）遥感数据，建立了北京市建筑轮廓样本库，利用多种语义分割模型U-Net、DANet、UA-Net(U Attention Net)和实例分割模型Mask R-CNN、Mask R-CNN FPN、Mask R-CNN RX FPN来提取城市建筑轮廓并开展精度评价，通过对比不同类型建筑（如楼房、别墅及村庄建筑等）的提取效果，最终选择整体精度最高且提取效果最好的U-Net模型提取了北京市域的所有建筑轮廓。结果表明：U-Net、DANet、UA-Net、Mask R-CNN、Mask R-CNN FPN和Mask R-CNN RX FPN模型的分类精度分别为79.37%、65.59%、71.03%、61.82%、52.53%和59.70%，且U-Net模型训练时间相对较少。U-Net模型对于建筑轮廓的提取有良好的表现；对比不同模型的识别效果发现，语义分割模型对于平房型建筑识别较有优势，实例分割模型则适用于提取城区及周边地区独栋楼房别墅的建筑轮廓，这...     

基于3D深度残差网络与级联U-Net的缺血性脑卒中病灶分割算法

为了解决人工勾画缺血性脑卒中病灶费时费力且易引入主观差异的问题,提出了一种基于三维（3D）深度残差网络与级联U-Net的自动分割算法。首先,为了有效利用图像的3D上下文信息并改善类不平衡现象,将脑卒中核磁共振图像（MRI）采样成图像块作为网络输入;然后,利用基于3D深度残差网络与级联U-Net的分割模型对图像块进行特征提取,获得粗分割结果;最后,对粗分割结果进行精分割处理。在ISLES数据集上的实验结果表明,该算法的Dice系数可达到0.81,精确度可达到0.81,灵敏度可达到0.81,平均对称表面距离（ASSD）距离系数为1.32,HD为22.67。所提算法与3D U-Net算法、基于水平集算法、基于模糊C均值（FCM）算法和基于卷积神经网络（CNN）算法相比分割性能更好。     

面向多模态MRI脑胶质瘤区域三维分割与生存期预测的级联U-Net网络

目的 针对常见方法对脑胶质瘤的肿瘤分割和生存预测需要单独建模的问题,提出一种带有变分自编码器（variational auto-encoder,VAE）分支的两阶段级联U-Net算法,旨在分割肿瘤的同时提取鲁棒的特征预测患者生存期,有助于患者的精准治疗。方法 提出的两阶段级联U-Net网络,第1阶段实现初步粗分割,第2阶段实现精细化分割。此外,在第2阶段添加变分自编码器分支以提取更加鲁棒的特征并提高模型泛化性。其中,变分自编码器分支获取的特征被送入随机森林算法以进行生存期预测。另外,在两个阶段的解码器部分都添加了SE （squeeze-and-excitation）-残差模块以及注意力门模块,提高了分割精度。结果 在Brain Tumor Segmentation （BraTS）竞赛官网分别评估了本文方法在BraTS2020验证集上分割以及总体生存期预测两大任务的结果,本文算法在该验证集的全肿瘤区域、肿瘤核心区域以及增强型肿瘤区域分别取得了90.66%、85.09%和79.02%的Dice相似系数。相较3DU-Net在3个肿瘤子区域的Dice相似系数分别提高了4.3%、1.37%和5.36%。对于总体生存期的预测准确率达到了55.2%,相较性能最佳算法的预测准确率虽然低3.4%,但是从均方误差这一评估指标来看略有优势。结论 为了防止出现过拟合,提出带有VAE分支的两阶段级联U-Net网络结构,同时该分支能够提取肿瘤的鲁棒特征用于后续生存分析。实验表明,该网络能够较为准确地分割脑肿瘤,并且其提取的特征能够准确地预测患者生存期,可以为临床医生进行脑胶质瘤诊断提供有力的参考。     

基于改进Mask RCNN的俯视群养猪图像的分割

本文算法基于目标检测模型Mask RCNN进行改进,改进后的模型能分割和标记出不同的猪个体并且能精确分割出猪头区域。首先选用Resnet50作为模型的特征提取网络,然后考虑到群养猪图像分割任务的特殊性,在区域建议网络(Region Proposal Networks, RPN)中引入感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的非局部特征向量,最后为进一步提高分割掩模边缘精度,在ROI输出的掩模分支中提出使用sobel检测滤波器预测目标边缘,并在损失函数中加入边缘损失。实验选取1000张图像作为训练样本,200张图像作为测试样本,结果表明,该算法模型在测试样本上对猪体和猪头分割的平均召回率达到0.851和0.845,相对Mask RCNN模型分别提高了6.4%和7.2%,并且在训练速度上相对Mask RCNN提高了18%。提取分割出的猪个体可进一步进行身份识别研究,精确分割出的猪头区域可用于饮水、吃食等行为识别。     

基于深度Q学习和可变形卷积U-Net的肝脏肿瘤分割方法

针对传统卷积神经网络U-Net对早期肝脏肿瘤的分割精度低的问题,在U-Net的基础上提出了基于深度Q学习和可变形卷积U-Net的肝脏肿瘤分割方法.首先使用深度Q学习对图像进行肿瘤目标定位,然后对目标肿瘤区域使用可变形卷积的U-Net进行分割,最后实现了粗剪裁到细分割的两段式学习框架.实验结果表明,利用该方法在肝脏肿瘤数据集上测试,其分割结果的Dice系数能够达到68％,较传统的卷积神经网络U-Net精度提升了6.89个百分点.     

基于改进U-Net的关节滑膜磁共振图像的分割

为了准确诊断滑膜炎患者病情,医生主要依靠手工标注和勾画的方法来提取磁共振图像（MRI）中的滑膜增生区域,该方法耗时长、效率低,具有一定的主观性且图像信息利用率低。针对这一问题,提出了一种新的关节滑膜分割算法,即2D ResU-net分割算法。首先,将残差网络（ResNet）中的两层结构的残差块融入到U-Net中,构建2D ResU-net;然后,将样本数据集分为训练集和测试集,而后对训练集进行数据增广;最后,将增广后的所有训练样本用于网络模型的训练。为了检测模型的分割效果,选取测试集中含滑膜炎的断层图像进行分割测试,最终平均分割精度指标可达到：Dice相似系数（DSC）69.98%,交并比（IOU）指标79.90%,体积重叠误差（VOE）系数12.11%。与U-Net算法相比,2D ResU-net算法的DSC系数提升了10.72%,IOU指标升高了4.24%,VOE系数降低了11.57%。实验结果表明,该算法对于MRI图像中的滑膜增生区域可以实现较好的分割效果,能够辅助医生对病情做出及时诊断。     

基于改进U-Net的关节滑膜磁共振图像的分割

为了准确诊断滑膜炎患者病情，医生主要依靠手工标注和勾画的方法来提取磁共振图像（MRI）中的滑膜增生区域，该方法耗时长、效率低，具有一定的主观性且图像信息利用率低。针对这一问题，提出了一种新的关节滑膜分割算法，即2D ResU-net分割算法。首先，将残差网络（ResNet）中的两层结构的残差块融入到U-Net中，构建2D ResU-net；然后，将样本数据集分为训练集和测试集，而后对训练集进行数据增广；最后，将增广后的所有训练样本用于网络模型的训练。为了检测模型的分割效果，选取测试集中含滑膜炎的断层图像进行分割测试，最终平均分割精度指标可达到：Dice相似系数（DSC）69.98%，交并比（IOU）指标79.90%，体积重叠误差（VOE）系数12.11%。与U-Net算法相比，2D ResU-net算法的DSC系数提升了10.72%，IOU指标升高了4.24%，VOE系数降低了11.57%。实验结果表明，该算法对于MRI图像中的滑膜增生区域可以实现较好的分割效果，能够辅助医生对病情做出及时诊断。     

基于U-Net改进模型的直肠肿瘤分割方法

诊断直肠癌时,如果能够从CT图像中自动准确分割出直肠肿瘤区域,将有助于医生进行更准确和快速的诊断。针对直肠肿瘤分割问题,提出基于U-Net改进模型的直肠肿瘤自动分割方法。首先在U-Net模型的每级编码器中嵌入子编码模块提升模型特征提取能力;其次通过对比不同优化器的优化性能,获得最适合的优化器用于训练模型;最后对训练集进行数据扩充使模型得到更充分的训练,从而提高分割性能。与U-Net、Y-Net和FocusNetAlpha三种网络模型进行的对比实验表明：所提改进模型得到的分割区域与真实肿瘤区域更接近,对小目标的分割性能更突出,该模型的查准率、查全率和Dice系数三个评价指标都优于对比的模型,能有效分割直肠肿瘤区域。     

基于实例分割模型优化的道路抛洒物检测算法

在交通安全领域,道路抛洒物易引发交通事故,构成了交通安全隐患。针对传统抛洒物检测方式识别率低、对于多类抛洒物检测效果不佳等问题,提出了一种基于实例分割模型CenterMask优化的道路抛洒物检测算法。首先,使用空洞卷积优化的残差网络ResNet50作为主干神经网络来提取特征并进行多尺度处理;然后,通过距离交并比（DIoU）函数优化的全卷积单阶段（FCOS）目标检测器实现对抛洒物的检测和分类;最后,使用空间注意力引导掩膜作为掩膜分割分支来实现对于目标形态的分割,并采用迁移学习的方式实现模型的训练。实验结果表明,所提算法对于抛洒物目标的检测率为94.82%,相较常见实例分割算法Mask R-CNN,所提的道路抛洒物检测算法在边界框检测上的平均精度（AP）提高了8.10个百分点。     

基于改进Mask R-CNN的越南场景文字检测

针对越南场景文字检测训练数据缺乏及越南文字声调符号检测不全的问题,在改进的实例分割网络Mask R-CNN的基础上,提出一种针对越南场景文字的检测算法。为了准确地分割带声调符号的越南场景文字,该算法仅使用P2特征层来分割文字区域,并将文字区域的掩码矩阵大小从14×14调整为14×28以更好地适应文字区域。针对用常规非极大值抑制（NMS）算法不能剔除重复文字检测框的问题,设计了一个针对文字区域的文本区域过滤模块并添加在检测模块之后,以有效地剔除冗余检测框。使用模型联合训练的方法训练网络,训练过程包含两部分：第一部分为特征金字塔网络（FPN）和区域生成网络（RPN）的训练,训练使用的数据集为大规模公开的拉丁文字数据,目的是增强模型在不同场景下提取文字的泛化能力;第二部分为候选框坐标回归模块和区域分割模块的训练,此部分模型参数使用像素级标注的越南场景文字数据进行训练,使模型能对包括声调符号的越南文字区域进行分割。大量交叉验证实验和对比实验结果表明,与Mask R-CNN相比,所提算法在不同的交并比（IoU）阈值下都具有更好的准确率与召回率。     

基于深度学习的车载导航导光板表面缺陷检测研究

针对车载导航导光板表面缺陷像素值分布不均且普遍较小、背景复杂多变等特点,提出了基于改进掩膜区域卷积神经网络(Mask Region-based Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)模型检测车载导航导光板表面缺陷的检测方法.首先,引入PinFPN模块改进原有Mask R-CNN...     

基于卷积胶囊编码器和多尺度局部特征共现的图像分割网络

U-Net在图像分割领域取得了巨大成功,然而卷积和下采样操作导致部分位置信息丢失,全局和长距离的语义交互信息难以被学习,并且缺乏整合全局和局部信息的能力。为了提取丰富的局部细节和全局上下文信息,提出了一个基于卷积胶囊编码器和局部共现的医学图像分割网络MLFCNet (network based on convolution capsule encoder and multi-scale local feature co-occurrence)。在U-Net基础上引入胶囊网络模块,学习目标位置信息、局部与全局的关系。同时利用提出的注意力机制保留网络池化层丢弃的信息,并且设计了新的多尺度特征融合方法,从而捕捉全局信息并抑制背景噪声。此外,提出了一种新的多尺度局部特征共现算法,局部特征之间的关系能够被更好地学习。在两个公共数据集上与九种方法进行了比较,相比于性能第二的模型,该方法的mIoU在肝脏医学图像中提升了4.7%,Dice系数提升了1.7%。在肝脏医学图像和人像数据集上的实验结果表明,在相同的实验条件下,提出的网络优于U-Net和其他主流的图像分割网络。     

基于WU-Net网络的肺结节图像分割算法

深度卷积神经网络在医学图像分割领域运用广泛,目前的网络改进普遍是引入多尺度融合结构,增加了模型的复杂度,在提升精度的同时降低了训练效率。针对上述问题,提出一种新型的WU-Net肺结节图像分割方法。该方法对U-Net网络进行改进,在原下采样编码通路引入改进的残余连接模块,同时利用新提出的dep模块改进的信息通路完成特征提取和特征融合。实验利用LUNA16的数据集对WU-Net和其他模型进行训练和验证,在以结节为尺度的实验中,Dice系数和交并比分别能达到96.72%、91.78%;在引入10%的负样本后,F;值达到了92.41%,相比UNet3+提高了1.23%;在以肺实质为尺度的实验中,Dice系数和交并比分别达到了83.33%、66.79%,相比RU-Net分别提升了1.35%、2.53%。相比其他模型,WU-Net模型的分割速度最快,比U-Net提升了39.6%。结果显示,WU-Net提升肺结节分割效果的同时加快了模型的训练速度。     

多尺度特征融合的脊柱X线图像分割方法

为了精确地从X线图像中分割脊柱,提出了一种基于深度学习的脊柱X线图像分割方法,使用基于多尺度特征融合的U-Net网络进行分割。将U-Net模型中的卷积层替换成类Inception网络来提取不同尺度的特征,并进行多尺度融合。同时在跳跃连接前增加残差连接层,并在首次上采样前添加卷积块注意力模块。该模型对20幅脊柱X线图像进行验证,Dice系数为0.845 7,与近期X线脊柱图像分割方法相比,提高了0.135 1。     

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...     

基于改进Mask R-CNN的卫星目标部位检测方法

针对卫星部件维修更换、燃料加注、废弃卫星回收等空间在轨服务中需解决的目标卫星部位检测问题,在Mask R-CNN的基础上,改进其主干网络结构并缩减分类回归、Mask分支通道数,提出了一种改进的实例分割网络模型Ring-Engine-Mask R-CNN,使用实物模型图像和3dsMax生成的仿真图像建立了专用数据集,给出了一种基于深度学习的卫星目标部位检测方法;实验结果表明,该方法能较好的完成卫星星箭对接环和远地点发动机喷管两种目标部位的检测分割,相较于传统的网络模型,在缩小了模型规模的同时,具有更高精度和更快的检测速度.     

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。