脊柱MR图像自动分割方法的研究

脊柱磁共振（magnetic resonance,MR）图像精确分割是脊柱配准、三维重建等技术的前提。传统脊柱MR图像分割方法过程繁琐,精度低。为克服传统方法弊端,提出了一种基于深度学习的脊柱MR图像自动分割方法。该方法构建对称通道卷积神经网络提取多尺度图像特征,通过残差连接解决训练中网络退化问题,同时用跳跃连接层连接中间层特征减少信息丢失。在搭建的网络模型中加入卷积块注意力机制关注空间和通道中的有效特征。实验结果表明,该模型在测试集上的平均DSC系数为0.861?9,相比FCN、U-Net、DeeplabV3+和UNet++网络模型分别提高了15.34%、7.08%、5.79%、3.1%。该模型可应用于临床实践中提升脊柱MR图像的分割精度。     

基于多尺度特征融合与注意力机制的脊柱CT图像分割

本文针对医学脊柱CT图像因骨密度不均匀、骨骼结构复杂或图像成像分辨率低等因素造成的分割精度较低的问题,提出一种基于卷积-反卷积神经网络的CT图像脊柱分割方法.通过引入多尺度残差模块及注意力机制改进U-Net网络,训练特征模型并进行测试.在真实数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高CT图像中脊柱的分割精度及分割效率,Dice系数评估值为0.97,IOU系数评估值为0.94.     

改进U-Net的高分辨率遥感图像轻量化分割

针对传统图像分割方法分割效率低下,遥感图像特征复杂多样,复杂场景下分割性能受到限制等问题,在基于U-Net网络架构的基础上,提出一种能够较好提取遥感图像特征并兼顾效率的改进U-Net模型.首先,以EfficientNetV2作为U-Net的编码网络,增强特征提取能力,提高训练和推理效率,然后在解码部分使用卷积结构重参数化方法并结合通道注意力机制,几乎不增加推理时间的前提下提升网络性能,最后结合多尺度卷积融合模块,提高网络对不同尺度目标的特征提取能力和更好地结合上下文信息.实验表明,改进的网络在遥感图像分割性能提升的同时分割效率也提高.     

基于图卷积网络的脑胶质瘤核磁共振图像分割

近年来基于卷积神经网络(CNN)的图像分割应用已十分广泛, 在特征提取的部分取得了很大进展. 然而随着卷积层数越来越深, 感受野不断增大, 使模型丢失局部特征信息进而影响模型性能. 使用图卷积网络(GCN)处理图数据结构的信息, 能够在保留局部特征同时不随层数的加深而丢失局部信息. 本文主要研究将基于CNN结构的对称全卷积网络(U-Net)特征提取与基于GCN的图像分割结合, 提取全局与局部、浅层与深层的多尺度特征集应用于多模态脑胶质瘤核核磁共振(MR)序列图像分割, 可分为两个阶段: 第1阶段利用 U-Net 对多模态脑核磁共振胶质瘤MR序列图像进行特征提取, 通过多个池化层实现多尺度特征提取及上采样进行特征融合, 其中底层输出较低级别特征, 高层输出更加抽象的高级特征; 第2阶段通过膨胀邻域及稀疏化处理将 U-Net 获得的特征图数据转化为 GCN 所需的图结构数据, 将图像分割问题转化为图节点分类问题, 最后通过余弦相似度量对图结构数据进行分类. 在BraTS 2018公开数据库上的实验结果取得分割准确度0.996、灵敏度0.892的效果. 相比其他深度学习模型, 本方法通过多尺度特征融合, 利用GCN建立高低级别特征的拓扑连接, 确保局部信息不丢失以取得较好的分割效果, 能够胜任临床脑胶质瘤核磁共振图像的分析需求, 进而有效提高脑胶质瘤诊断精度.     

多阶U-Net甲状腺超声图像自动分割方法

甲状腺超声图像广泛应用于甲状腺相关疾病的诊断。针对甲状腺超声图像对比度低、边缘模糊以及散斑噪声严重等问题,提出一种基于多阶U-Net的深度卷积网络模型,用于实现甲状腺腺体与甲状腺结节的自动分割。该模型以U-Net为基本网络框架,通过不断进阶的特征融合,以实现图像边缘的信息提取。同时,在模型中使用了一种多尺度残差卷积模块以进一步提升分割精度。对比实验结果表明,该模型相较于其他方法能够获得更好的分割结果,具有一定的临床应用价值。     

多尺度空洞U-Net网络的电影CMR图像分割

在电影心脏核磁共振(CMR)图像上准确分割左心室、右心室和心肌是心脏功能评估和诊断的重要步骤。然而,大多数带标注的CMR图像数据量较少,无法满足训练需求,同时CMR图像中心脏结构复杂,心室及心肌边界不清晰,导致分割效果欠佳。因此,该文提出了一种基于迁移学习和多尺度空洞U-Net网络的CMR图像分割方法,使用迁移学习,将预训练模型得到的网络参数迁移到目标模型上作为目标模型的初始化参数,提高网络的特征学习能力,解决CMR图像数据量不足的问题;在U-Net网络中引入多尺度空洞卷积模块,使用空洞卷积代替普通卷积在参数不变的情况下扩大了感受野,并且采用多尺度特征融合提取更加精细的特征,解决CMR图像边界曲线欠分割的问题。实验结果表明,该方法能有效实现心脏中左心室、右心室和心肌的准确分割,平均Dice系数和Hausdorff距离平均值分别为0.902和4.219 mm,对比其他网络分割模型明显提高了分割精度。     

基于改进U-Net网络的多尺度番茄病害分割算法

针对当前农作物病害分割与识别模型病斑分割精度低、数据集不充分、训练速度过慢等问题,构建了一种基于改进的U-Net网络多尺度番茄叶部病害分割算法。在U-Net网络结构基础上进行改进,减小图像输入尺寸,在编码器中使用非对称Inception多通道卷积替换传统卷积,实现多尺度提取病害特征,提升模型准确度;在解码器中加入注意力模块,关注番茄病害边缘,减小上采样噪声;引入GN加速模型收敛,并将改进U-Net网络用在PlantVillage数据集上进行预训练,提高模型的分割准确度和速度。改进后的方法准确率、召回率和MIoU分别为92.9%、91.1%、93.6%,实验结果表明,该方法能够有效地提高模型对番茄的病害分割性能。     

多尺度密集网络在红外和可见光图像融合应用

为了进一步提升红外和可见光图像的融合效果,提出了一种基于多尺度卷积算子和密集连接网络的图像融合模型.该模型首先使用多尺度卷积算子计算图像的直接多尺度特征,然后使用密集连接网络计算图像的间接多尺度特征.为了得到图像像素信息在不同尺度下的融合权重,通过叠加的方式将各个尺度密集连接网络的输出进行融合,并使用活动图方法计算两类图像的融合权重,最后根据权重计算结果得到融合图像,实验在THO数据集和CMA数据集获得较好的识别率.     

基于特征融合的边缘引导乳腺超声图像分割方法

针对乳腺超声图像边缘模糊、斑点噪声多、对比度低等问题,提出了一种融合多特征的边缘引导多尺度选择性核U-Net(Edge-guided Multi-scale Selective Kernel U-Net, EMSK U-Net)方法。EMSK U-Net采用基于U-Net的对称编解码结构可以适应小数据集医学图像分割的特点,将扩张卷积与传统卷积构成选择性核模块作用于编码路径,并提取下采样过程中的选择性核特征进行边缘检测任务,在丰富图像空间信息的同时细化边缘信息,有效缓解斑点噪声和边缘模糊的问题,在一定程度上可以提升小目标的检测精度。然后在解码路径通过多尺度特征加权聚合获取丰富的深层语义信息,多种信息之间相互补充,从而提升网络的分割性能。在3个公开的乳腺超声图像数据集上的实验结果表明,与其他分割方法相比,EMSK U-Net算法各项指标表现良好,分割性能有显著提升。     

ConvUCaps：基于卷积胶囊网络的医学图像分割模型

在医学影像分割领域,U-Net网络是目前最成功和最受关注的方法之一,但是U-Net本质上是一种经过改造的全卷积神经网络模型,要获得更为全面和准确的局部-整体关系,不但需要增加网络层次从而加大计算量,而且效果也并不明显。胶囊网络提供了一种有效的建模图像的局部与整体关系的方法,可以用更少的参数取得好的性能。但原始的胶囊网络并没有充分考虑图像局部特征的粒度问题,将其应用在医学图像分割领域还需进一步改造。因此,提出一种将U-Net和胶囊网络相结合的医学图像分割模型ConvUCaps。该模型对U-Net的编码器部分进行改进,使用卷积模块学习不同尺度的局部特征,然后通过胶囊模块学习高层特征,并建模局部与整体之间的关系。实验结果表明,相比U-Net、UNet++、SegCaps、Matwo-CapsNet网络,ConvUCaps提高了分割精度和收敛速度,同时,与单纯基于胶囊网络的分割模型相比,显著减少了推理时间。     

基于U-Net卷积神经网络的轮毂缺陷分割

为实现轮毂缺陷检测自动化,该文依据轮毂X射线图像,提出一种基于U-Net卷积神经网络的自动分割的改进方法。将原始U-Net模型的最大池化操作替换为卷积操作,并加入Dropout层对网络进行优化,提升模型可靠性。同时对带有缺陷的轮毂图像做数据预处理,用于训练改进的U-Net模型。结果表明,该网络在复杂轮毂X射线图像的缺陷识别中表现良好,DICE系数为0.8554,SSIM系数为0.9655,识别速度达到3 ms/张;该方法能较好地实现轮毂射线图像缺陷的自动分割,满足无损检测的自动化需要。     

融合注意力和多尺度特征的街景图像语义分割

为了解决在街道场景图像语义分割任务中传统U-Net网络在多尺度类别下目标分割的准确率较低和图像上下文特征的关联性较差等问题,提出一种改进U-Net的语义分割网络AS-UNet,实现对街道场景图像的精确分割.首先,在U-Net网络中融入空间通道挤压激励(spatial and channel squeeze&excitation block, scSE)注意力机制模块,在通道和空间两个维度来引导卷积神经网络关注与分割任务相关的语义类别,以提取更多有效的语义信息;其次,为了获取图像的全局上下文信息,聚合多尺度特征图来进行特征增强,将空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)多尺度特征融合模块嵌入到U-Net网络中;最后,通过组合使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来解决街道场景目标类别不平衡的问题,进一步提升分割的准确性.实验结果表明,在街道场景Cityscapes数据集和Cam Vid数据集上AS-UNet网络模型的平均交并比(mean intersection over union, MIo U)相较于传统U-Net网络分别提...     

融合多尺度门控卷积和窗口注意力的结肠息肉分割

结肠息肉的准确分割对于切除异常组织和降低息肉转换为结肠癌的风险具有重要意义. 目前的结肠息肉分割模型在对息肉图像进行分割时存在着较高的误判率和分割精度较低的问题. 为了实现对息肉图像的精准分割, 提出了一种融合多尺度门控卷积和窗口注意力的结肠息肉分割模型(MGW-Net). 首先, 设计一种改进的多尺度门控卷积块(MGCM)取代U-Net的卷积块, 来实现对结肠息肉图像信息的充分提取. 其次, 为了减少跳跃连接处的信息损失并充分利用网络底部信息, 结合改进的空洞卷积和混合增强的残差窗口注意力构建了多信息融合增强模块(MFEM), 以优化跳跃连接处的特征融合. 在CVC-ClinicDB和Kvasir-SEG数据集上的实验结果表明, MGW-Net的相似性系数分别为93.8%和92.7%, 平均交并比分别为89.4%和87.9%, 在CVC-ColonDB、CVC-300和ETIS数据集上的实验结果表明其拥有较强的泛化性能, 从而验证了MGW-Net可以有效地提高对结肠息肉分割的准确性和鲁棒性.     

引入注意力机制和多视角融合的脑肿瘤MR图像U-Net分割模型

目的 脑肿瘤核磁共振（magnetic resonance,MR）图像分割对评估病情和治疗患者具有重要意义。虽然深度卷积网络在医学图像分割中取得了良好表现,但由于脑胶质瘤的恶性程度与外观表现有巨大差异,脑肿瘤MR图像分割仍是一项巨大挑战。图像语义分割的精度取决于图像特征的提取和处理效果。传统的U-Net网络以一种低效的拼接方式集成高层次特征和低层次特征,从而导致图像有效信息丢失,此外还存在未能充分利用上下文信息和空间信息的问题。对此,本文提出一种基于注意力机制和多视角融合U-Net算法,实现脑肿瘤MR图像的分割。方法 在U-Net的解码和编码模块之间用多尺度特征融合模块代替传统的卷积层,进行多尺度特征映射的提取与融合;在解码模块的级联结构中添加注意力机制,增加有效信息的权重,避免信息冗余;通过融合多个视角训练的模型引入3维图像的空间信息。结果 提出的模型在BraTS18（Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2018）提供的脑肿瘤MR图像数据集上进行验证,在肿瘤整体区域、肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的Dice score分别为0.907、0.838和0.819,与其他方法进行对比,较次优方法分别提升了0.9%、1.3%和0.6%。结论 本文方法改进了传统U-Net网络提取和利用图像语义特征不足的问题,并引入了3维MR图像的空间信息,使得肿瘤分割结果更加准确,具有良好的研究和应用价值。     

显著性引导及不确定性监督的深度编解码网络

基于U-Net的编码-解码网络及其变体网络在医学图像语义分割任务中取得了卓越的分割性能.然而,网络在特征提取过程中丢失了部分空间细节信息,影响了分割精度.另一方面,在多模态的医学图像语义分割任务中,这些模型的泛化能力和鲁棒性不理想.针对以上问题,本文提出一种显著性引导及不确定性监督的深度卷积编解码网络,以解决多模态医学图像语义分割问题.该算法将初始生成的显著图和不确定概率图作为监督信息来优化语义分割网络的参数.首先,通过显著性检测网络生成显著图,初步定位图像中的目标区域;然后,根据显著图计算不确定分类的像素点集合,生成不确定概率图;最后,将显著图和不确定概率图与原图像一同送入多尺度特征融合网络,引导网络关注目标区域特征的学习,同时增强网络对不确定分类区域和复杂边界的表征能力,以提升网络的分割性能.实验结果表明,本文算法能够捕获更多的语义信息,在多模态医学图像语义分割任务中优于其他的语义分割算法,并具有较好的泛化能力和鲁棒性.     

基于改进 U-Net 的 PET-CT 双模态头颈部肿瘤分割

放射肿瘤学领域中，头颈部被认为是轮廓绘制最困难且最耗时的疾病部位之一。目前，在临床中头颈部轮廓绘制通常由人工完成，耗时且费力，因此，开发一种自动的医学图像分割方法十分必要，可在节省人力和时间的同时，避免由于不同医师的主观因素导致的诊断结果差异。该文使用正电子发射断层成像/计算机断层扫描双模态的数据对头颈部的肿瘤进行分割，利用不同模态之间的信息互补，实现了更加精确的分割。整个网络基于传统 U-Net 架构，在编码器中增加 Inception 模块，在解码器中增加 Dense 模块以及空间注意力来对网络进行改进。在头颈部肿瘤数据集上，将该模型与不同的 U-Net 架构进行对比，结果表明，该文提出的方法多个指标均较优。该网络的 Dice 相似度系数为 0.782，召回率为 0.846，Jaccard 系数为 0.675，较原始 U-Net 分别提升 6.8%、13.4% 和 9.8%；95% 豪斯多夫距离为 5.661，较原始 U-Net 下降了 1.616。对比实验结果表明，该文提出的 Inception Spatial-Attention Dense U-Net 分割模型在头颈部肿瘤数据集上有效改善了分割结果，较标准的 U-Net 具有更高的性能，提高了分割的准确率。