改进U-Net的超声乳腺肿瘤分割网络

乳腺超声图像具有肿瘤大小形态多变、阴影较多、边界模糊等特点,经典U-Net的乳腺肿瘤分割结果与标注图像出入较大。对此,提出改进网络MultiMixU-Net。该网络在U-Net结构中引入MultiMix block以及Respath。MultiMix block通过空洞卷积通路提高网络区分目标以及背景的能力,并通过级联该通路中各卷积层输出,融合普通卷积通路的输出来提取多尺度特征信息。Respath的改进部署使网络中收缩路径与扩张路径之间对应特征信息的传递更加有效。该改进网络在公开的超声乳腺肿瘤分割数据集上进行了测试,实验表明,MultiMixU-Net分割结果优于其他网络且参数量较少。相较于U-Net,所提网络分割结果在所有评价指标上均有提升,其中IoU、DSC分别提升0.154 1、0.127 3。     

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。     

基于U-Net改进的多尺度融合超声神经分割算法研究

大量传统的颈部超声神经检测算法,检测敏感性低,假阳性数量大,低层特征利用率不足。而颈部超声图像数量较少,边缘模糊且对噪声敏感。对此,提出一种改进型U-Net分支融合算法：改进损失函数,获得高质量的候选样本;使用多尺度卷积结构替换原结构中普通卷积层,增强特征提取能力;结合扩张卷积替换中、深层池化操作,提高低层特征利用率。通过对比实验验证了所提算法的算法性能。实验表明,与传统的U-Net和SegNet卷积网络对于小尺寸超声神经分割的结果相比,所提算法的分割效果较两者分别提升了近9%和17%,且对于正常尺寸和小尺寸的神经分割均有较高的分割精度。     

基于特征融合和注意力机制的超声影像分割网络

针对医学超声影像中图像受斑点噪声干扰、细节信息丢失、目标边界模糊等问题,提出一种基于特征融合和注意力机制的超声影像分割网络,整体结构采用编码器-解码器网络结构。首先,使用编码器模块对图像进行上下文特征提取,提取全局特征信息;然后,设计多尺度特征提取模块,捕获更广泛的语义信息;最后,在解码器模块中加入双注意力机制,沿空间和通道两个维度细化特征信息,加强对超声心动图影像中左心室区域的关注,使模型对有噪声的输入图像具有鲁棒性。实验结果表明,所提出的网络在超声心动图心尖四腔心数据集上的实验分割结果的Dice系数达到93.11%,平均交并比（mIoU）为86.80%,较传统的U-Net卷积神经网络分别提升了3.06个百分点和3.95个百分点,有效获取了左心室区域细节信息和边界信息,取得了较好的分割结果。     

面向乳腺超声图像分割的混合监督双通道反馈U-Net

目的 基于超声图像的乳腺病灶分割是实现乳腺癌计算机辅助诊断和定量分析的基本预处理步骤。由于乳腺超声图像病灶边缘通常较为模糊,而且缺乏大量已标注的分割图像,增加了基于深度学习的乳腺超声图像分割难度。本文提出一种混合监督双通道反馈U-Net（hybrid supervised dual-channel feedback U-Net,HSDF-U-Net）算法,提升乳腺超声图像分割的准确性。方法 HSDF-U-Net通过融合自监督学习和有监督分割实现混合监督学习,并且进一步通过设计双通道反馈U-Net网络提升图像分割准确性。为了改善标记数据有限的问题,首先在自监督学习框架基础上结合标注分割图像中的标签信息,设计一种边缘恢复的辅助任务,以实现对病灶边缘表征能力更强的预训练模型,然后迁移至下游图像分割任务。为了提升模型在辅助边缘恢复任务和下游分割任务的表现,将循环机制引入经典的U-Net网络,通过将反馈的输出结果重新送入另一个通道,构成双通道编码器,然后解码输出更精确的分割结果。结果 在两个公开的乳腺超声图像分割数据集上评估HSDF-U-Net算法性能。HSDF-U-Net对Dataset B数据集中的图像进行分割获得敏感度为0.848 0、Dice为0.826 1、平均对称表面距离为5.81的结果,在Dataset BUSI（breast ultrasound images）数据集上获得敏感度为0.803 9、Dice为0.803 1、平均对称表面距离为6.44的结果。与多种典型的U-Net分割算法相比,上述结果均有提升。结论 本文所提HSDF-U-Net算法提升了乳腺超声图像中的病灶分割的精度,具备潜在的应用价值。     

基于注意力与金字塔融合的医学图像分割仿真

针对现有的U-Net编解码结构网络的边缘模糊以及上下文信息提取能力弱等问题,提出了在编解码结构网络基础上融合反向注意力和金字塔模块的图像分割网络。网络以Res2Net50作为特征编码器提取特征,在编码器与解码器中引入尺度感知金字塔融合模块,加强网络对上下文信息的提取能力,然后在跳跃连接处加入反向注意力模块,用以提取边缘结构信息,最后使用特征拼接融合特征信息,提升网络模型分割性能。实验结果证明,改进的网络在Liver CT、Finding lungs in CT以及CHAOS数据集上的分割精度均有一定的提升,可以有效改善分割图像边缘模糊等问题。     

基于U-Net的特征交互分割方法

针对肝脏分割中存在误分割及小目标漏分割的问题,文中提出基于U-Net的特征交互分割方法,采用ResNet34作为主干网络.为了实现不同尺度间的非局部交互,设计基于转换器机制的特征交互金字塔模块作为网络的桥接器,获得具有丰富上下文信息的特征图.设计多尺度注意力机制替代U-Net中的跳跃连接,关注图像中的小目标,充分获取目标层的上下文信息.在公开数据集LiTS及3Dircadb和CHAOS组成的数据集上的实验证实文中方法能取得较好的分割效果.     

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。     

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...     

多尺度融合增强的纵膈淋巴结超声弹性图像分割

目的 支气管超声弹性成像具有丰富的通道语义信息,精准的分割纵膈淋巴结对诊断肺癌是否转移具有重要意义,也对癌症的分期和治疗有着重要作用。目前,超声弹性图像分割研究较少,没有充分挖掘图像通道特征之间的关系。因此,提出一种结合注意力机制的多尺度融合增强的纵膈淋巴结超声弹性图像分割U-Net(attention-based multi-scale fusion enhanced ultrasound elastic images segmentation network for mediastinal lymph node, AMFE-UNet)。方法首先,考虑到图像可以提供纵膈淋巴结的位置和通道信息,设计密集卷积网络（dense convolutional network,DenseNet）作为模型编码器;其次,结合注意力机制和空洞卷积设计多尺度融合增强解码器,从多尺度和范围对结节的边界和纹理进行建模;最后,用选择性内核网络设计跳跃连接,将编码器的中间特征与解码器的输出特征充分融合。根据解码器特征进行数值或通道融合的方式不同,将AMFE-UNet分为A和B两个子型。结果 在超声弹性图像数据集...     

基于U-Net的COVID-19病灶医学影像ZMINet分割模型

针对COVID-19病灶医学影像边缘模糊及小病灶丢失的问题，基于多尺度多层级特征集成与多分支交互式学习策略对U-Net进行改进，提出一种基于U-Net的COVID-19病灶医学影像ZMINet分割模型。原图被缩放至多个尺度输入编码器；利用SIU-AIM模块多分支交互式地逐层学习融合层内与层间的多尺度关键特征，并将特征传入由SIM组成的解码器之对应层；SIM利用交互式学习策略以获取更丰富的多尺度信息表征，并自下而上集成多层特征；使用UAL作为损失函数指导模型输出更清晰的预测结果。在公开数据集上的对比实验表明，ZMINet分割模型在Dice、精确率、特异性和平均绝对误差等指标分别达到了79.2%、81.8%、96.8%和6.3%,与其他算法相比其性能得到了明显的提升。     

基于改进U-Net的多流视网膜血管分割算法

针对传统U型网络特征冗余以及视网膜血管形态复杂、细血管分割困难等问题, 提出一种基于改进U-Net的多流视网膜血管分割算法. 算法包含两种特征流向, 分别是全局分割流与边缘特化流. 为了减少特征冗余, 全局分割流在部分卷积的基础上采用快速提取模块替代传统的U-Net卷积块, 构建了能够高效提取血管特征、加快算法推理速度的改进U-Net模型; 为了减少噪声干扰、提升细血管的分割精度, 边缘特化流利用形态学生成的边缘标注信息为指导, 采用多个边缘提取模块, 结合全局分割流的高级语义特征以及边缘注意力, 更具针对性的提取血管细节信息, 增强细血管的特征表达. 在DRIVE与STARE数据集上进行了算法的有效性测试, 敏感度分别为0.8415和0.8369, 准确率分别为0.9701和0.9718, AUC值分别为0.9877和0.9909, 整体性能优于现有算法.     

改进U-Net的多级边缘增强医学图像分割网络

医学图像分割精度对医师临床诊疗起到关键作用,但由于医学图像的复杂性以及目标区域的多样性,造成现有医学图像分割方法存在边缘区域分割不完整和上下文特征信息利用不充分的问题。为此,提出一种改进U-Net的多级边缘增强(MEE)医学图像分割网络(MDU-Net)模型。首先,在编码器结构中加入提取双层低级特征信息的MEE模块,通过不同扩张率的扩张卷积块获取特征层中丰富的边缘信息。其次,在跳跃连接中嵌入融合相邻层特征信息的细节特征关联(DFA)模块,以获取深层次和多尺度的上下文特征信息。最后,在解码器结构对应特征层中聚合不同模块所提取的特征信息,通过上采样操作得到最终的分割结果。在2个公开数据集上的实验结果表明,与用于医学图像分割的Transformers强编码器(TransUNet)等模型相比,MDU-Net模型能够高效使用医学图像中不同特征层的特征信息,并在边缘区域取得了更好的分割效果。     

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.     

基于边缘信息增强的前列腺MR图像分割网络

目的 前列腺图像精确分割对评估患者健康和制定治疗方案至关重要。然而传统U-Net模型在前列腺MR(magnetic resonance)图像分割上存在过拟合、边缘信息丢失等问题。针对上述问题,提出一种改进的U-Net 2D分割模型,旨在增强边缘信息、降低噪声影响,进而提高前列腺分割效果。方法 为缓解过拟合现象,新模型通过对标准U-Net架构进行修改,将普通卷积替换为深度可分离卷积,重新设计编码器和解码器结构,降低模型参数量;为保存分割结果中的边缘信息,新模型通过ECA(efficient channel attention)注意力机制对U-Net解码器特征进行优化,以放大并保存小尺度目标的信息,并提出边缘信息模块和边缘信息金字塔模块,恢复并增强边缘信息,以缓解频繁下采样带来的边缘信息衰退以及编码器和解码器特征之间的语义差距问题;利用空洞空间金字塔池化（atrous spatial pyramid pooling,ASPP）模块对特征进行重采样,扩大感受野,以消除特征噪声。结果 在PROMISE12(prostate MR image segmentation 2012)数据集上验证模型...     

基于多层融合注意力的乳腺肿瘤图像分割方法

针对超声乳腺肿瘤图像中存在的高散斑噪声较多、肿瘤边缘模糊以及形状复杂多样等问题,提出了一种基于多层融合注意力的超声乳腺肿瘤图像分割方法。首先,在保持U-Net编-解码结构的基础上,采用经过预训练的ResNet-34模型,用于在编码部分提取更深层次的特征;然后,在跳跃连接部分对相邻的浅层特征与深层特征分别进行空间与通道维度上的增强;其次,将经过注意力增强后的不同层次特征进行融合,重点关注肿瘤区域的位置,以避免散斑噪声干扰下的错误分割;最后,利用普通卷积层进行特征还原,得到分割结果。实验结果表明,所提方法对噪声干扰较大的超声乳腺肿瘤图像鲁棒性更强,Dice系数、IoU、Recall和Precision分别能够达到0.852 2、0.768 2、0.877 3和0.863 0。同时,所提方法在模型复杂度上也有较好的表现,较对比方法具有更优的分割性能。     

基于多尺度特征融合的改进臂丛神经分割方法

臂丛神经超声影像信噪比（SNR）低、边缘模糊且人工分割难度较大。现有的分割模型虽然取得了一些成果,但碍于臂丛神经结构目标区域小、形状不规则,分割效果欠佳。针对上述问题,设计基于多尺度特征融合的臂丛神经分割模型,即针对神经部位分割的特征金字塔网络（Ner-FPN）。在特征提取阶段,设计一种仿Xception的结构进行多尺度特征提取;在预测分割阶段,采用双向FPN结构进行特征融合预测。在Kaggle臂丛神经超声影像分割竞赛的BP数据集上的实验结果表明,Ner-FPN模型对臂丛神经分割的Dice相似系数（DSC）可达0.703,与主流的深度学习分割模型U-Net、SegNet相比,分别提高了10.7个百分点和14.5个百分点,对比相同数据集中的其他改进模型QU-Net和Efficient+U-Net,DSC分别提高了5.5个百分点和3.4个百分点,可见所提模型能够起到辅助诊断的效果。     

级联离散小波多频带分解注意力图像去噪方法

针对图像去噪网络中下采样导致高频信息损失和细节保留能力差的问题,设计了一种级联离散小波多频带分解注意力图像去噪网络。其中多尺度级联离散小波变换结构将原始图像分解为多个尺度下的高低频子带来代替传统下采样,能减少高频信息损失。多频带特征增强模块使用不同尺度的卷积核并行处理高低频特征,在子网络每一级下重复使用两次,可增强全局和局部的关键特征信息。多频带分解注意力模块通过注意力评估纹理细节成分的重要性并加权不同频带的细节特征,有助于多频带特征增强模块更好地区分噪声和边缘细节。多频带选择特征融合模块融合多尺度多频带特征增强选择性特征,提高模型对于不同尺度噪声的去除能力。在SIDD和DND数据集上,所提方法的PSNR/SSIM指标分别达到了39.35 dB/0.918、39.72 dB/0.955。实验结果表明,所提方法的性能优于主流去噪方法,同时具有更清晰的纹理细节和边缘等视觉效果。     

基于多尺度卷积输入和ConvCRFs的非对称U-Net脑肿瘤MRI图像分割

针对磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）进行脑胶质瘤病灶边界分割的问题，提出基于多尺度卷积输入和卷积条件随机场（ConvCRFs）的非对称U-Net脑肿瘤MRI图像分割算法。首先，设计了多尺度卷积输入模块作为预处理步骤，以丰富全局上下文语义信息的提取与输入；其次，采用非对称U-Net网络结合ConvCRFs，对分割结果进行判别微调，从而提高肿瘤的分割准确率；最后，为了验证算法的可行性，在Brats2020数据集上进行了实验。实验结果表明，Dice系数达到0.887，表明对脑胶质瘤图像分割算法具有重要的临床引导价值。