融合多层空间注意的U型视网膜血管分割算法

针对现有算法因视网膜细小血管分割不足和抗噪声能力弱导致其分割精度低等问题,提出一种融合多层空间注意的U型视网膜血管分割算法.首先,在编码和解码部分采用特征增强残差模块,引入通道注意机制提高网络模型对血管特征的分割能力.其次,在U型网络的底部引入密集空洞卷积模块,增大感受野提取血管多尺度特征.最后,在跳跃连接阶段使用三端空间注意模块进行特征自适应细化,有效抑制特征图中的噪声.在DRIVE和STARE公开眼底图像数据集上验证本文算法,实验结果表明,所提算法准确率分别达到了0.9643和0.9683,灵敏度分别达到了0.8329和0.8224,AUC值分别达到了0.9861和0.9897.其性能指标整体优于现有先进算法.     

结合注意力机制和多路径U-Net的视网膜血管分割

针对现有算法无法精确分割细微血管末端,且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题,提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法.首先,设计一个双路径U-Net,通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管,并使用语义指导模块充分融合深浅层特征;其次,采用一种引入注意力机制和DropBlock的残差模块来代替普通卷积模块,改善处于复杂背景区域中血管的分割效果,防止过拟合;最后,将双路径U-Net的输出图与原图传入特征细化模块进行特征提取和融合,进一步细化血管分割结果.在DRIVE, STARE和CHASEDB1数据集上的实验结果表明,该算法的准确率分别为97.01%,96.43%和97.52%;灵敏度分别为80.31%,84.38%和81.61%;受试者工作特性曲线下方的面积(AUC)分别为98.67%, 98.06%和98.83%,综合分割性能优于其他算法.     

双编码特征注意网络的手术器械分割

目的 手术器械分割是外科手术机器人精准操作的关键环节之一,然而,受复杂因素的影响,精准的手术器械分割目前仍然面临着一定的挑战,如低对比度手术器械、复杂的手术环境、镜面反射以及手术器械的尺度和形状变化等,造成分割结果存在模糊边界和细节错分的问题,影响手术器械分割的精度。针对以上挑战,提出了一种新的手术器械分割网络,实现内窥镜图像中手术器械的准确分割。方法 为了实现内窥镜图像的准确表征以获取有效的特征图,提出了基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和Transformer融合的双编码器结构,实现分割网络对细节特征和全局上下文语义信息的提取。为了实现局部特征图的特征增强,引入空洞卷积,设计了多尺度注意融合模块,以获取多尺度注意力特征图。针对手术器械分割面临的类不均衡问题,引入全局注意力模块,提高分割网络对手术器械区域的关注度,并减少对于无关特征的关注。结果 为了有效验证本文模型的性能,使用两个公共手术器械分割数据集进行性能分析和测试。基于定性分析和定量分析通过消融实验和对比实验,验证了本文算法的有效性和优越性。实验结果表明：在Kvasir-instrument数据集上,本文算法的Dice分数和mIOU （mean intersection over union）值分别为96.46%和94.12%;在Endovis2017 （2017 Endoscopic Vision Challenge）数据集上,本文算法的Dice分数和mIOU值分别为96.27%和92.55%。相较于对比的先进分割网络,本文算法实现了分割精度的有效提升。同时,消融研究也证明了本文算法方案设计的合理性,缺失任何一个子模块都会造成不同程度的精度损失。结论 本文所提出的分割模型有效地融合了CNN和Transformer的优点,同时实现了细节特征和全局上下文信息的充分提取,可以实现手术器械准确、稳定分割。     

改进的卷积神经网络在医学图像分割上的应用

为了提高医学图像分割的精确性和鲁棒性,提出了一种基于改进卷积神经网络的医学图像分割方法。首先采用卷积神经网络对冠状面、矢状面以及横断面三个视图下的2D切片序列进行分割,然后将三个视图下的分割结果进行集成,得到最终的结果。其中卷积神经网络由编码部分、双向卷积长短记忆网络(BDCLSTM)和解码部分组成。为获取多尺度信息,扩大卷积层的感受野,编码部分使用不同大小的非对称卷积层和空洞卷积。此外,在编码和解码部分之间使用BDC-LSTM,充分挖掘单视图下切片序列间的相关信息,从而提高分割精度。以海马体分割为例,在ADNI标准数据集上,以相似性系数、灵敏度和阳性预测率作为评判标准,准确率分别达到了89.36%、88.73%和90.16%。实验结果表明,该算法在准确率上更具竞争力。     

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。     

基于三端注意力机制的视网膜血管分割算法

视网膜血管的结构和形态是计算机辅助系统诊断眼科疾病的重要依据.针对细小血管分割精度低的问题,提出一种融合残差密集模块与三端注意力模块的改进型U-Net算法.首先,将残差模块与密集模块相结合,充分利用每层的特征,提高网络提取细小血管特征的能力.在解码阶段引入三端注意力模块,利用空间注意力机制自适应地对特征进行空间校正,抑制背景噪声,突出目标区域.同时,通过多尺度特征融合的方式,利用高级语义特征改善网络对细小血管的分割效果.最后,为获取血管的多尺度特征, 在编码-解码网络结构中加入空洞卷积,在不增加参数的情况下增加感受野.基于DRIVE和STARE数据集的实验结果表明,所提出网络的灵敏度、特异性、准确率和AUC(area under curve)分别为81.26%/82.57%、98.20%/98.37%、96.70%/97.51%和98.12%/98.41%,优于现有先进算法.     

注意力机制下密集空洞卷积的肺部图像分割

目的 卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）在计算机辅助诊断（computer-aided diagnosis,CAD）肺部疾病方面具有广泛的应用,其主要工作在于肺部实质的分割、肺结节检测以及病变分析,而肺实质的精确分割是肺结节检出和肺部疾病诊断的关键。因此,为了更好地适应计算机辅助诊断系统要求,提出一种融合注意力机制和密集空洞卷积的具有编码—解码模式的卷积神经网络,进行肺部分割。方法 将注意力机制引入网络的解码部分,通过增大关键信息权重以突出目标区域抑制背景像素干扰。为了获取更广更深的语义信息,将密集空洞卷积模块部署在网络中间,该模块集合了Inception、残差结构以及多尺度空洞卷积的优点,在不引起梯度爆炸和梯度消失的情况下,获得了更深层次的特征信息。针对分割网络常见的特征丢失等问题,对网络中的上/下采样模块进行改进,利用多个不同尺度的卷积核级联加宽网络,有效避免了特征丢失。结果 在LUNA （lung nodule analysis）数据集上与现有5种主流分割网络进行比较实验和消融实验,结果表明,本文模型得到的预测图更接近于标签图像。Dice相似系数、交并比（intersection over union,IoU）、准确度（accuracy,ACC）以及敏感度（sensitivity,SE）等评价指标均优于对比方法,相比于性能第2的模型,分别提高了0.443%,0.272%,0.512%以及0.374%。结论 本文提出了一种融合注意力机制与密集空洞卷积的肺部分割网络,相对于其他分割网络取得了更好的分割效果。     

基于U-Net的多尺度特征增强视网膜血管分割算法

针对传统视网膜血管分割算法存在血管分割精度低和病灶区域误分割等缺点,提出一种基于U-Net的多尺度特征增强视网膜血管分割算法（MFEU-Net）。首先,为解决梯度消失问题,设计一种改进的特征信息增强残差模块（FIE-RM）替代U-Net的卷积块;其次,为扩大感受野并提高对血管信息特征的抽取能力,在U-Net的底部引入多尺度密集空洞卷积模块;最后,为减少编解码过程中的信息损失,在U-Net的跳跃连接处构建多尺度通道增强模块。在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和CHASE＿DB1数据集上的实验结果表明,与在视网膜血管分割方面表现次优的算法CS-Net(Channel and Spatial attention Network)相比,MFEU-Net的F1分数分别提高了0.35和1.55个百分点,曲线下面积（AUC）分别提高了0.34和1.50个百分点,这验证了MFEU-Net可以有效提高对视网膜血管分割的准确性和鲁棒性。     

基于双注意力编码-解码器架构的视网膜血管分割

眼底视网膜血管的分割提取对于糖尿病、视网膜病、青光眼等眼科疾病的诊断具有重要的意义。针对视网膜血管图像中的血管难以提取、数据量较少等问题,文中提出了一种结合注意力模块和编码-解码器结构的视网膜血管分割方法。首先对编码-解码器卷积神经网络的每个卷积层添加空间和通道注意力模块,加强模型对图像特征的空间信息和通道信息(如血管的大小、形态和连通性等特点)的利用,从而改善视网膜血管的分割效果。其中,空间注意力模块关注于血管的拓扑结构特性,而通道注意力模块关注于血管像素点的正确分类。此外,在训练过程中采用Dice损失函数解决了视网膜血管图像正负样本不均衡的问题。在3个公开的眼底图像数据库DRIVE,STARE和CHASE_DB1上进行了实验,实验数据表明,所提算法的准确率、灵敏度、特异性和AUC值均优于已有的视网膜血管分割方法,其AUC值分别为0.9889,0.9812和0.9831。实验证明,所提算法能够有效提取健康视网膜图像和病变视网膜图像中的血管网络,能够较好地分割细小血管。     

基于空洞空间金字塔池化的雾天图像语义分割

针对雾天图像语义分割中分割精度不高的问题,基于空洞空间金字塔池化、Xception模块和残差网络,提出一种雾天图像语义分割算法.该算法一方面使用空洞空间金字塔池化和残差网络,以多个采样率的并行卷积以及卷积核大小为1×1的卷积对输入图像进行多尺度的上下文特征提取;另一方面,采用解码器结构使用预训练后的Xception模块对提取的特征进行分类,得到每一个像素的预测结果,用于增强分割边界的细化得到边界精细的分割结果.实验表明,所提算法在foggy cityscapes数据集上的平均交并比为73.03％、73.81％与74.50％,分割性能良好.     

基于密集注意力网络的视网膜血管图像分割

视网膜血管的结构信息对眼科疾病的诊断具有重要的指导意义,对视网膜血管图像进行高效正确的分割成为临床的迫切需求。传统的人工分割方法耗时较长且易受个人主观因素的影响,分割质量不高。为此,提出一种基于密集注意力网络的图像自动分割算法。将编码器-解码器全卷积神经网络的基础结构与密集连接网络相结合,以充分提取每一层的特征,在网络的解码器端引入注意力门模块,对不必要的特征进行抑制,提高视网膜血管图像的分割精度。在DRIVE和STARE眼底图像数据集上的实验结果表明,与其他基于深度学习的算法相比,该算法的敏感性、特异性、准确率和AUC值均较高,分割效果较好。     

基于编解码结构的多特征融合眼底图像分割

为解决现有眼底图像分割方法对于细微血管存在低分割精度和低准确率的问题,提出一种基于编解码结构的U-Net改进网络模型。首先对数据进行预处理与扩充,提取绿色通道图像,并将其通过对比度限制直方图均衡化和伽马变换以增强对比度;其次训练集被输入到用于分割的神经网络中,在编码过程加入残差模块,用短跳跃连接将高、低特征信息融合,并利用空洞卷积增加感受野,解码模块加入注意力机制增加对细微血管分割精度;最后利用训练完成的分割模型进行预测得出视网膜血管分割结果。在DRIVE和CHASE-DB1眼底图像数据集上进行对比实验,模型算法的平均准确率、特异性和灵敏度分别达到96.77%和97.22%、98.74%和98.40%、80.93%和81.12%。实验结果表明该算法能够改善微细血管分割准确率及效率不高的问题,对视网膜血管可以进行更准确的分割。     

基于紧凑混合网络的视网膜血管自动分割

针对视网膜血管分割困难及时间复杂度高等问题,提出一种可以兼顾分割速度和准确度,同时结构非对称的视网膜血管分割模型,即紧凑混合网络(compact mixed network,CMNet).可变形卷积能够提取复杂多变的血管结构,并且混合深度卷积中的大核在增大感受野的同时能够改善分割质量,首先在此基础上提出一种轻量级混合瓶...     

基于U-Net多尺度自校准注意力视网膜分割算法

针对视网膜细小血管分割精度低的问题,提出一种融合可伸缩级联模块、Transformer和自校准注意力的改进U-Net算法以提高细小血管分割精度。首先在编码阶段利用可伸缩级联模块,先行学习复杂多变的视网膜血管拓扑结构。然后在解码阶段提出一种自校准注意力机制,利用多尺度挤压激励模块,自适应对特征图通道和空间之间特征重要性进行校准,增强目标区域特征响应,抑制背景噪声。最后使用Transformer特征提取块,提高特征空间映射能力。基于DRIVE和CHASEDB1数据集的实验结果表明,所提算法准确率分别为96.49%和96.67%,灵敏度分别为83.75%和83.30%,特异性分别为98.28%和98.01%,AUC分别为0.987 1和0.987 2,所提算法的整体性能优于现有算法,各模块能够有效提高细小血管分割能力。     

一种浅层非对称结构的视网膜血管分割网络

针对传统视网膜血管分割网络随着网络深度加深导致微小特征信息丢失,网络分割灵敏度低的问题,提出了一种有别于传统对称编码-解码模块的非对称视网膜血管分割结构。网络权重参数量为7.2MB,以残差注意力模块和多尺度空洞卷积模块作为基础特征提取模块,特征图的最大通道层数只有64层,特征图尺寸减半和反卷积操作都只有两次,能够减少特征图尺寸变化带来的信息丢失现象。本文所提方法在DRIVE和CHASE-DB1数据集上进行测试的准确性分别为96.85%和97.39%,灵敏度分别为84.03%和86.50%,特异性分别为98.08%和98.12%,AUC分别为98.63%和98.99%。     

基于注意力机制的多尺度残差UNet实现乳腺癌灶分割

针对乳腺癌灶在磁共振成像(MRI)中呈现大小形状不一、边界模糊等特点,为避免误分割并提高分割精度,提出一种基于注意力机制的多尺度残差UNet分割算法.首先,利用多尺度残差单元替换UNet在下采样过程中的相邻两个卷积块以加强对形态大小差异的关注;接着,在上采样阶段使用跨层的注意力引导网络对重点区域的关注,避免造成对健康组...     

多尺度注意力细化视网膜分割算法

针对现有算法存在因视网膜血管尺寸微小和对比度低等造成细小血管分割缺失以及因病理区域造成血管过分割等问题,提出一种基于U型网络多尺度注意力细化视网膜分割算法。在编码和解码阶段使用改进的密集卷积模块充分提取血管的特征信息,提升特征的利用率。将不同尺度的编码层特征提取的结果拼接后,通过跳跃连接经双向注意力机制将特征增强后传递到解码层。在解码处引入空间细化模块进一步提取微小血管的空间信息,减少背景伪影,细化血管形态。该算法在公开数据集DRIVE和STARE上进行验证,其在评估指标准确率分别为0.964 9和0.966 3,灵敏度分别为0.842 2和0.805 0,特异性分别为0.982 2和0.988 0,AUC分别为0.986 7和0.989 5。     

基于多尺度高阶注意力机制的视网膜血管分割

视网膜血管分割对于辅助医生诊断糖尿病性视网膜病变、黄斑萎缩、青光眼等眼科疾病具有重要意义.注意力机制被广泛用于U-Net及其变体中以提高血管分割模型的性能.为进一步提高视网膜血管的分割精度,挖掘视网膜图像中的高阶及全局上下文信息,本文提出基于多尺度高阶注意力机制的模型(multi-scale high-order attention network, MHA-Net).首先,多尺度高阶注意力(multi-scale high-order attention, MHA)模块从深层特征图中提取多尺度和全局特征计算初始化注意力图,从而改进模型处理医学图像分割时尺度不变的缺陷.接下来,该模块通过图的传递闭包构建注意力图,进而提取高阶的深层特征.通过将多尺度高阶注意力模块应用于编码器-解码器结构中,在彩色眼底图像数据集DRIVE上进行血管分割,实验结果表明,基于多尺度高阶注意力机制的视网膜血管分割方法有效地提高了分割的精度.     

空洞可分离卷积和注意力机制的实时语义分割

目的 为满足语义分割算法准确度和实时性的要求,提出了一种基于空洞可分离卷积模块和注意力机制的实时语义分割方法。方法 将深度可分离卷积与不同空洞率的空洞卷积相结合,设计了一个空洞可分离卷积模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征;在网络输出端加入了通道注意力模块和空间注意力模块,增强对特征的通道信息和空间信息的表达并与原始特征融合,以进一步提高特征的表达能力;将融合的特征上采样到原图大小,预测像素类别,实现语义分割。结果 在Cityscapes数据集和CamVid数据集上进行了实验验证,分别取得70.4%和67.8%的分割精度,速度达到71帧/s,而模型参数量仅为0.66 M。在不影响速度的情况下,分割精度比原始方法分别提高了1.2%和1.2%,验证了该方法的有效性。同时,与近年来的实时语义分割方法相比也表现出一定优势。结论 本文方法采用空洞可分离卷积模块和注意力模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征,且在保证实时分割的情况下提升分割精度,在准确度和实时性之间达到了有效的平衡。