基于双解码路径DD-UNet的脑肿瘤图像分割算法

针对医学图像中病灶区域尺度不一、边界模糊和周围组织强度不均匀所导致的分割精度降低问题,提出了一种基于双解码器的脑肿瘤图像分割模型。为了增强特征的表征力,提出了高阶微分残差模块并使用不同空洞率的扩张卷积用于提取特征编码,提高了网络模型的分割性能;引入上下文语义信息感知模块(multi scale dilation, MSD),从不同的目标尺度中提取更多的精细信息,提高了对结构细节信息的捕获能力,同时减少了编解码器之间的特征差异;在空间解码路径中使用选择性聚合空间注意力模块(spatial aggregation attention module, SAAM),增加了对有效空间特征的权重比例,减少了无效的特征干扰。在脑肿瘤数据集上进行了实验验证,实验结果表明,所提算法的Dice系数、平均交并比、敏感性、特异性、准确率等指标分别为：93.35%、90.71%、91.15%、99.94%、96.75%。     

基于无监督学习的低照度图像增强算法

针对目前低照度图像增强算法存在恢复细节丢失、网络复杂度高和配对数据集获取难度大等问题,提出了一种基于无监督学习的图像增强算法。在YIQ色彩空间中,通过构建的轻量化网络和幂指函数计算亮度通道Y的增强曲线,从而获得曝光较差区域增强和高光区域遏制的图像。该网络使用的无参考损失函数可以隐式地评估图像增强质量并驱动网络学习。实验对比结果表明,该算法在可训练参数和模型权重仅占9.5 k/88 kB的情形下,在视觉效果与图像质量指标上都取得了具有竞争力的结果。     

高岭土电化学阻抗谱与抗剪强度的试验研究

基于高岭土的电化学体系,通过研究不同粒径和不同含水量的抗剪强度指标与电化学参数性质,建立等效电路模型。试验表明:随着含水量的递增,Nyquist图像特征隶属于准Randles模型;Bode图特征则表现为随着含水量递增,土的阻抗模值持续减小;等效电路模型随着含水量递增,溶液电阻RS、电荷转移电阻Rt、阻抗系数σ不断减小,CPE不断增大。建立了高岭土抗剪强度与电化学参数间的数学模型。     

一种改进级联U-Net网络的结肠息肉分割算法

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。     

基于多尺度特征融合和注意力机制的医学图像分割网络

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。