医学图像分割方法综述

医学图像分割是一项极具挑战性的任务,也是医学领域与计算机视觉领域的完美结合。本文通过对医学图像分割领域现状的了解和学习,对其进行了系统性梳理,首先介绍了阈值法、区域法、边缘检测法、聚类法这4种传统的医学图像分割方法,然后介绍了基于深度学习的自动分割方法,最后对医学图像分割的发展趋势做出展望。     

深度卷积神经网络在医学图像分割中的应用研究

在临床医学影像诊断中,仅靠医生个人经验和传统技术手段难以精准识别医学图像结果,而依托计算机技术对医学图像处理,不仅能提高医生对医学图像的诊断效率,而且能减少医生的主观性判断,有利于提升医学诊断质量。在计算机领域卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）对图像分析具有显著优势。基于此,文章分析深度卷积神经网络在医学图像分割中的应用。     

面向多模态磁共振脑瘤图像的小样本分割方法

针对脑肿瘤磁共振成像(MRI)模态多、训练数据少、类别不平衡以及各个私有数据库差异大等导致分割困难的问题,引入小样本分割方法,并提出基于U-net的原型网络(PU-net)模型用以对脑肿瘤磁共振(MR)图像进行分割.首先对U-net的结构进行调整来提取各类瘤体的特征用以计算原型;然后在原型网络的基础上,逐像素利用原型对...     

实例分割方法研究综述

近年来,随着计算水平的不断提高,基于深度学习的实例分割方法的研究取得了巨大的突破。图像实例分割可以区分图像中同一类的不同实例,是计算机视觉领域的重要研究方向,具有十分广阔的研究前景,在场景理解、医学图像分析、机器视觉、增强现实、图像压缩和视频监控等方面取得了巨大的实际应用价值。近年来,实例分割方法的更新频率越来越高,但目前很少有文献全面系统地分析实例分割相关研究背景。对基于深度学习的图像实例分割方法进行了全面系统的分析与总结,首先,介绍目前实例分割中常用的公共数据集与评价指标,并对现有数据集面临的挑战进行了分析;其次,分别从两阶段分割方法与单阶段分割方法的特性上对实例分割算法进行梳理与总结,阐述其核心思想与设计思路,并对这两类方法的优势与不足进行总结;然后,在公共数据集上评估这些模型的分割精度和速度;最后,总结目前实例分割面临的困难与挑战,以及面对挑战的解决思路,并对未来的研究方向进行展望。     

肝脏肿瘤CT图像深度学习分割方法综述

肝脏肿瘤的精确分割是肝脏疾病诊断、手术计划和术后评估的重要步骤。计算机断层成像（computed tomography,CT）能够为肝脏肿瘤的诊断和治疗提供更为全面的信息,分担了医生繁重的阅片工作,更好地提高诊断的准确性。但是由于肝脏肿瘤的类型多样复杂,使得分割成为计算机辅助诊断的重难点问题。肝脏肿瘤CT图像的深度学习分割方法较传统的分割方法取得了明显的性能提升,并获得快速的发展。通过综述肝脏肿瘤图像分割领域的相关文献,本文介绍了肝脏肿瘤分割的常用数据库,总结了肝脏肿瘤CT图像的深度学习分割方法：全卷积网络（fully convolutional network,FCN）、U-Net网络和生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）方法,重点给出了各类方法的基本思想、网络架构形式、改进方案以及优缺点等,并对这些方法在典型数据集上的性能表现进行了比较。最后,对肝脏肿瘤深度学习分割方法的未来研究趋势进行了展望。     

面向医学图像分割的U-Net研究

目前,癌症严重威胁着人类的健康.医学成像是癌症病灶诊断和治疗的有效手段,及时发现早期病灶能够预防和有效控制癌症.近年来,深度学习受到医学界的重点关注,其中U-Net模型在医学图像的语义分割上获得了良好的分割效果.本文使用U-Net模型对肝脏、眼底血管图像进行分割,验证了模型的可靠性;在肺结节医学图像分割的场景下探索了模...     

医学图像分割方法综述

图像分割是一个经典难题,随着影像医学的发展,图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义.本文从医学应用的角度出发,对医学图像分割方法,特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述,最后总结了医学图像分割方法的研究特点.     

深度学习的图像实例分割方法综述

实例分割是一项具有挑战性的任务,需要同时进行实例级和像素级的预测,在自动驾驶、视频分析、场景理解等方面应用广泛.近年来,基于深度学习的实例分割方法迅速发展,如两阶段检测器Faster R-CNN扩展出的聚焦于网络的精度而非速度的强大实例分割基准Mask R-CNN,一度成为实例分割的标杆.利用高速检测的单阶段检测器延伸出的实例分割算法YOLACT填补了实时实例分割模型的空白,具有较高的研究和应用价值.本文首先对实例分割算法进行了类别划分,然后对一些代表性的算法及其改进算法进行了深入分析,并阐述了相关算法的优缺点,最后对实例分割方法未来的发展进行了展望.     

基于深度学习的多模态医学图像分割综述

多模态医学图像可以为临床医生提供靶区（如肿瘤、器官或组织）的丰富信息。然而,由于多模态图像之间相互独立且仅有互补性,如何有效融合多模态图像并进行分割仍是亟待解决的问题。传统的图像融合方法难以有效解决此问题,因此基于深度学习的多模态医学图像分割算法得到了广泛的研究。从原理、技术、问题及展望等方面对基于深度学习的多模态医学图像分割任务进行了综述。首先,介绍了深度学习与多模态医学图像分割的一般理论,包括深度学习与卷积神经网络（CNN）的基本原理与发展历程,以及多模态医学图像分割任务的重要性;其次,介绍了多模态医学图像分割的关键概念,包括数据维度、预处理、数据增强、损失函数以及后处理等;接着,对基于不同融合策略的多模态分割网络进行综述,对不同方式的融合策略进行分析;最后,对医学图像分割过程中常见的几个问题进行探讨,并对今后研究作了总结与展望。     

基于深度学习的超声图像左心耳自动分割方法

从超声图像中分割出左心耳（LAA）是得出临床诊断指标的重要步骤,而准确自动分割的首要步骤和难点就是实现目标的自动定位。针对这一问题,提出了一种结合基于深度学习框架的自动定位和基于模型的分割算法的方法来实现超声图像中LAA的自动分割。首先,训练YOLO模型作为LAA自动定位的网络架构;其次,通过验证集确定最优的权重文件,并预测出LAA的最小包围盒;最后,在正确定位的基础上,将YOLO预测的最小包围盒放大1.5倍作为初始轮廓,利用C-V模型完成LAA的自动分割。分割结果用5项指标加以评价：正确性、敏感性、特异性、阴性、阳性。实验结果表明,所提方法能够实现不同分辨率条件和不同显示模式下LAA的自动定位,小样本数据在1000次迭代时已经达到最优的定位效果,正确定位率达到72.25%,并且在正确定位的基础上,C-V模型的分割准确率能够达到98.09%。因此,深度学习技术在实现LAA超声图像的自动分割上具备较大的潜力,能够为基于轮廓的分割算法提供良好的初始轮廓。     

面向医学图像分割的多注意力融合网络

在深度医学图像分割领域中,TransUNet是当前先进的分割模型之一。但其编码器未考虑相邻分块之间的局部联系,在解码器上采样过程中缺乏通道间信息的交互。针对以上问题,提出一种多注意力融合网络（MFUNet）模型。首先,在编码器部分引入特征融合模块（FFM）来增强模型对Transformer中相邻分块间的局部联系并且保持图片本身的空间位置关系;其次,在解码器部分引入双通道注意力（DCA）模块来融合多级特征的通道信息,以增强模型对通道间关键信息的敏感度;最后,通过结合交叉熵损失和Dice损失来加强模型对分割结果的约束。在Synapse和ACDC公共数据集上进行实验,可以看出,MFUNet的Dice相似系数（DSC）分别达到了81.06%和90.91%;在Synapse数据集上的Hausdorff距离（HD）与基线模型TransUNet相比减小了11.5%;在ACDC数据集中右心室和心肌两部分的分割精度与基线模型TransUNet相比分别提升了1.43个百分点和3.48个百分点。实验结果表明,MFUNet在医学图像的内部填充和边缘预测方面均能实现更好的分割效果,有助于提升医生在临床实践中的诊...     

CT图像肺及肺病变区域分割方法综述

计算机断层扫描(computed tomography, CT)技术能为新冠肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)和肺癌等肺部疾病的诊断与治疗提供更全面的信息,但是由于肺部疾病的类型多样且复杂,使得对肺CT图像进行高质量的肺病变区域分割成为计算机辅助诊断的重难点问题。为了对肺CT图像的肺及肺病变区域分割方法的现状进行全面研究,本文综述了近年国内外发表的相关文献：对基于区域和活动轮廓的肺CT图像传统分割方法的优缺点进行比较与总结,传统的肺CT图像分割方法因其实现原理简单且分割速度快等优点,早期使用较多,但其存在分割精度不高的缺点,目前仍有不少基于传统方法的改进策略;重点分析了基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)、全卷积网络(fully convolutional network, FCN)、U-Net和生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)的肺CT图像分割网络结构改进模型的研究进展,基于深度学习的分割方法具有分割精度高、迁移学习能力强和鲁棒性高等优点,特...     

基于深度学习的医学影像分割研究综述

医学影像分割是计算机辅助诊断中的一项基础且关键的任务,目的在于从像素级别准确识别出目标器官、组织或病变区域.不同于自然场景下的图像,医学影像往往纹理复杂,同时受限于成像技术和成像设备,医学影像噪声大,边界模糊而不易判断.除此之外,对医学影像进行标注极大依赖于医疗专家的认知和经验,因此可用于训练中的标注数据少且存在标注误...     

基于深度学习的多模态医学影像分割研究综述

多模态医学影像分割是医学影像分析领域的研究热点之一。有效利用不同模态影像的互补信息,从多种层面提供病灶区域及其周围区域的更多信息,可提高临床诊断的准确性。为了分析深度学习在多模态医学影像分割领域的研究现状及发展方向,对该领域近些年的分割方法进行了整理和研究。在分析它们的特点及存在的问题的基础上,对未来研究方向进行了展望,可帮助相关研究者全面、快速地了解该领域的研究现状、存在的问题和未来研究方向。     

基于全卷积神经网络的肝脏CT影像分割研究

针对腹部CT影像邻近器官对比度较低及因个体肝脏形状差异较大等引起肝脏分割困难的问题,提出了全卷积神经网络肝脏分割模型。首先通过卷积神经网络提取图像深层、抽象的特征,再通过反卷积运算对提取到的特征映射进行插值重构后得到分割结果。由于单纯进行反卷积得到的分割结果往往比较粗糙,因此,在反卷积之前,先融合高层与低层的特征,并且通过增加反卷积的层数、减少反卷积步长,得到了更为精确的分割结果。与传统卷积神经网络的分割方法相比,该模型可以充分利用CT影像的空间信息。实验数据表明该模型能够使腹部CT影像肝脏分割具有较高的精度。     

双重编—解码架构的肠胃镜图像息肉分割

目的 肠胃镜诊断一直被认为是检测及预防结直肠癌的金标准,但当前的临床检查中仍存在一定的漏诊概率,基于深度学习的肠胃内窥镜分割方法可以帮助医生准确评估癌前病变,对诊断和干预治疗都有积极作用。然而提高目标分割的准确性仍然是一项具有挑战性的工作,针对这一问题,本文提出一种基于双层编—解码结构的算法。方法 本文算法由上、下游网络构成,创新性地利用上游网络训练产生注意力权重图,对下游网络解码过程中的特征图产生注意力引导,使分割模型更加注重目标区域;提出子空间通道注意力结构,在跨越连接中提取多分辨率下的跨通道信息,可以有效细化分割边缘;最终输出添加残差结构防止网络退化。结果 在公共数据集CVC-ClinicDB(Colonoscopy Videos Challenge-ClinicDataBase)和Kvasir-Capsule上进行测试,采用Dice相似系数(Dice similariy coefficient, DSC)、均交并比(mean intersection over union, mIoU)、精确率(precision)以及召回率(recall)为评价指标,在两个数据集上的DSC分别...     

引入分组注意力的医学图像分割模型

目的 卷积神经网络结合U-Net架构的深度学习方法广泛应用于各种医学图像处理中,取得了良好的效果,特别是在局部特征提取上表现出色,但由于卷积操作本身固有的局部性,导致其在全局信息获取上表现不佳。而基于Transformer的方法具有较好的全局建模能力,但在局部特征提取方面不如卷积神经网络。为充分融合两种方法各自的优点,提出一种基于分组注意力的医学图像分割模型（medical image segmentation module based on group attention,GAU-Net）。方法 利用注意力机制,设计了一个同时集成了Swin Transformer和卷积神经网络的分组注意力模块,并嵌入网络编码器中,使网络能够高效地对图像的全局和局部重要特征进行提取和融合;在注意力计算方式上,通过特征分组的方式,在同一尺度特征内,同时进行不同的注意力计算,进一步提高网络提取语义信息的多样性;将提取的特征通过上采样恢复到原图尺寸,进行像素分类,得到最终的分割结果。结果 在Synapse多器官分割数据集和ACDC （automated cardiac diagnosis challenge）数据集上进行了相关实验验证。在Synapse数据集中,Dice值为82.93%,HD（Hausdorff distance）值为12.32%,相较于排名第2的方法,Dice值提高了0.97%,HD值降低了5.88%;在ACDC数据集中,Dice值为91.34%,相较于排名第2的方法提高了0.48%。结论 本文提出的医学图像分割模型有效地融合了Transformer和卷积神经网络各自的优势,提高了医学图像分割结果的精确度。