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新冠病毒传染性极强,尽早的诊断和治疗是减少疫情造成损失的关键因素。为辅助医生诊断新冠病情,高效、准确地从肺部CT切片中分割新冠病灶,提出了一种改进的编码器-解码器深度神经网络——多尺度融合注意力网络MSANet(Multi-scale Attention Network),以图像分割效果较为出色的U-Net网络为基础,通过全局池化层和设置空洞卷积的采样率,增大网络感受野,捕获多尺度信息,实现对大目标的有效分割;使用通道注意力与空间注意力,在空间维度上建模,有效提取图像深层特征。测试结果表明,改进后的算法与U-Net网络相比,分割的平均交并比提升了1.46%,类别平均像素准确率提升了0.8%,准确率提升了1.17%。 相似文献
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在医疗图像分割领域中,以臂丛神经(Brachial Plexus, BP)超声图像为例的部分超声图像中存在对比度低、边缘模糊和噪声多等问题,使得对目标区域的准确分割十分困难。为此,基于TransUnet网络框架将Transformer模块引入U-Net网络编码端,利用其自注意力机制更好地捕捉图像中的全局特征,提高模型的特征提取能力;同时将空洞卷积应用到网络的跳跃连接来增大感受野,降低特征图中的噪声影响,为解码端提供更显著的特征。实验表明,与传统的U-Net、SegNet以及基于Transformer的MedT(Medical Transformer)相比,设计的网络模型具有更高的Dice系数和IoU值,Dice系数较前三者最高提升了13.2%。 相似文献
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研究采用卫星遥感技术获取高分辨率遥感影像水体样本数据集,基于深度卷积神经网络从高分辨遥感影像中提取水体并进行黑臭水体智能监测,提出了一种改进U-Net的黑臭水体检测网络模型(IWDNet)。基于U-Net结构引入跳跃式多尺度特征融合,结合通道注意力机制、卷积注意力模块、通道与空间注意力机制生成不同多尺度特征融合注意力机制(MFFAM)模块进行对比,并引入空洞卷积扩大网络感受野,最终实现黑臭水体的识别检测。实验证明:基于跳跃式多尺度融合与CBAM注意力机制的黑臭水体检测网络(MFFCBAM-IWNet)模型有效提升了识别精度,在高分辨遥感影像水体样本数据集上表现最佳,总体精度达98.56%,Kappa系数达0.978 4。 相似文献
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遥感图像的语义分割是图像分割领域的一个重大分支,在城市规划、城乡变化检测以及地理信息等方面有十分广阔的应用,然而由于遥感图像中包含的道路地物等尺度差别大、目标背景分散、背景复杂、边界复杂等特点,精确分割遥感图像是一项具有挑战性的任务。针对这一问题,文章提出了一种基于通道注意力机制的SEU-Net网络,在U-Net网络的基础上引入SE通道注意力模块,利用空洞卷积来提升网络的解析能力,从而提高遥感图像的分割精度,在Massachusetts Roads数据集上表明SEU-Net结构的性能要优于U-Net算法。 相似文献
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为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并借鉴多尺度思想,采用4×4偶数卷积将得到的信息直接传递给主干部分,以获取更全面的图像信息并减少额外计算开销,同时还采用对称填充解决偶数卷积提取信息过程中产生的偏移问题。此外,在2×2偶数卷积模块后加入卷积注意力模块,结合空间和通道注意力,在提取更丰富的信息的同时几乎不增加额外开销。最后,在两个医学图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明提出的MECAU-Net网络相对于U-Net在稍微增加计算成本的情况下,分割性能得到了较大的提升,并比其他对比网络取得更好的分割性能的同时还降低了参数量。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(12):52-56
黑色素瘤是常见的皮肤癌,皮肤病图像分割在皮肤癌诊断过程中起到至关重要的作用。为了利用I-Unet深度神经网络强大的编码解码功能来自动分割出皮肤病病灶区域,文中提出一种改进的I-Unet网络的皮肤病图像分割算法。该方法采用空洞卷积扩大卷积感受野,利用类Inception和循环神经网络(RCNN)分别提取图像不同尺度的特征,并进行多尺度特征融合,运用全连接条件随机场(CRF)进行图像后处理。结果表明,所提算法在皮肤病图像分割中取得了良好的效果,算法的Jaccard系数达到了0.780,Dice系数稳定在0.871;与同类最佳研究结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.5%,2.2%,表明该方法有效提升了网络图像分割的性能。 相似文献
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传统U-Net语义分割模型在医学影像领域具有广泛的应用,但该模型的准确率受限于单一尺度的预测模式以及上下采样引起的信息丢失。针对上述问题,本文基于U-Net编码—解码架构以及空洞可分离卷积提出了一种高低层级信息丰富的多尺度医学影像语义分割算法,该算法由特征提取网络以及多尺度语义分割预测网络两部分构成。特征提取网络使用空洞可分离卷积和类残差块分别替换原U-Net中上、下采样以及卷积块,在增加感受野的同时使信息得到最大化的保留;提出一个通道注意力机制,强化目标核心特征的表达以及无关背景区域的抑制;在多尺度上挖掘带有图像级全局上下文的卷积特征,进一步提高分割性能。本文在采集的胚胎以及DRIVE数据集上进行仿真实验,其结果表明,与U-Net及其衍生模型相比该方法具有更高的准确率和鲁棒性。 相似文献
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针对当前Deeplab v3+模型没有充分采用高分辨率的浅层特征出现的错误分割、遗漏分割等现象,提出一种融合多尺度特征的改进Deeplab v3+特征图像语义分割算法。在主干网络中,引入多尺度金字塔卷积;将空洞空间卷积池化金字塔中的标准卷积替换为深度可分离卷积,减少整体模型的参数量;最后,在解码层采用多尺度方法来捕捉获取全局背景,将背景特征通过注意力机制,再与浅层特征和空洞空间金字塔池化层结合,丰富融合后的浅层特征语义信息。实验表明,在CityScapes验证集中,所提算法具有更好的边缘分割效果,平均交并比达到了74.76%,较原有算法提升了2.20%。通过与先进算法比较,也证明所提算法应对改善错误分割、遗漏分割的有效性。 相似文献
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针对遥感影像道路提取出现的无关噪声多,道路不连续问题,本文通过改进U-Net提出了基于注意力门残差网络的道路提取算法。首先,编码器部分引入残差块传递原始特征,在保证网络深度的同时,使梯度能够有效传递;其次,在连接层使用多尺度空洞卷积特征提取模块,来充分挖掘图像中的多尺度特征信息;最后,用注意力门将浅层网络信息和反卷积信息融合实现解码,以抑制浅层噪声特征。使用的数据集包括Massachusetts Roads Dataset数据集和CVPR DeepGlobe 2018道路提取挑战赛数据集。实验结果表明,该算法可以有效提升道路分割的效果。 相似文献
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结肠镜图像中息肉的精确分割是诊断结肠癌的关键环节,针对目前结肠息肉分割算法存在孔洞、分割粗糙以及分割不完全的问题,提出了一种改进级联U-Net结构的结肠息肉分割算法。运用特征融合思想,设计了多尺度语义嵌入模块和残差模块,充分利用深、浅层特征的语义信息。引入注意力机制,在模型的级联处构建了改进空洞卷积模块,扩大卷积感受野并增强特征捕获能力。改进了卷积层模块和分割损失函数,提升模型的泛化性和鲁棒性。在Kvasir-SEG数据集上进行实验分析,相似系数、平均交并比、召回率和准确率分别达到了90.39%、88.34%、83.62%和95.12%。实验结果表明,该文所提算法改善了分割图像内部孔洞、边缘粗糙及分割不完全的问题,优于其他息肉分割算法。 相似文献
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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, 以适应不同尺寸肿瘤的分割,同时引入条状池化(strip pooling, SP),凭借其能捕获肿瘤中远 距离区域的依赖关系,进一步加强对肿瘤图像的分割能力。提出的方法在 Kaggle_3m 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部肿瘤分割性能, 其中Dice相似 系数、杰卡德系数分别达到了91.66%,84.38% 。 相似文献
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针对传统编解码结构的医学图像分割网络存在特征信息利用率低、泛化能力不足等问题,该文提出了一种结合编解码模式的多尺度语义感知注意力网络(multi-scale semantic perceptual attention network,MSPA-Net) 。首先,该网络在解码路径加入双路径多信息域注意力模块(dual-channel multi-information domain attention module,DMDA) ,提高特征信息的提取能力;其次,网络在级联处加入空洞卷积模块(dense atrous convolution module,DAC) ,扩大卷积感受野;最后,借鉴特征融合思想,设计了可调节多尺度特征融合模块 (adjustable multi-scale feature fusion,AMFF) 和双路自学习循环连接模块(dual self-learning recycle connection module,DCM) ,提升网络的泛化性和鲁棒性。为验证网络的有效性,在CVC-ClinicDB、ETIS-LaribPolypDB、COVID-19 CHEST X-RAY、Kaggle_3m、ISIC2017和Fluorescent Neuronal Cells等数据 集上进行验证,实验结果表明,相似系数分别达到了94.96%、92.40%、99.02%、90.55%、92.32%和75.32%。因此,新的分割网络展现了良好的泛化能力,总体性能优于现有网络,能够较好实现通用医学图像的有效分割。 相似文献
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针对乳腺肿瘤大小形态多变、边界模糊以及前景与背景间严重类不平衡的问题,该文提出一种多尺度残差双域注意力融合网络。该网络以多尺度卷积构成的多尺度残差块作为基本搭建模块,通过提取多尺度特征和优化梯度传播通道提高其识别不同尺寸目标的能力,同时融入双域注意力单元,提高网络的边缘识别和边界保持能力。另外该文提出一种混合自适应权重损失函数改善网络优化方向,缓解正负样本极度不均衡的影响。实验结果表明,该文所提方法的平均骰子相似系数(Dice)值达到0.806 3,较U形网络(UNet)提高5.3%,参数量下降73.36%,具有更优的分割性能。 相似文献
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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%。 相似文献