LFSCA-UNet：基于空间与通道注意力机制的肝纤维化区域分割网络

目的 肝纤维化是众多慢性肝脏疾病的常见表现,如不及时治疗可发展为肝硬化甚至引发肝癌。肝纤维化的准确评估对临床治疗和预后评估等至关重要。目前,肝纤维化的诊断通过肝穿活检判断,有创且有并发症危险。为此,基于影像学的无创诊断方法越来越受到关注。本文提出一种基于通道注意力与空间注意力机制改进的用于肝纤维化区域的自动化分割U-Net （liver fibrosis region segmentation network based on spatial and channel attention mechanisms,LFSCA-UNet）。方法 依据Attention U-Net的改进方式,围绕U-Net的跳跃连接结构进行基于注意力的改进,在AG （attention gate）的基础上,加入以ECA （efficient channel attention）模块为实现方式的通道注意力机制,依据加入ECA的位置,LFSCA-UNet分为A、B、C共3个子型。结果 在肝数据集上与其他实验网络进行评估对比,本文提出的LFSCA-UNet网络结构平均Dice系数达到了93.33%,相比原始U-Net的Dice系数提高了0.539 6%。结论 本文方法将空间注意力机制与通道注意力机制进行结合,有效提高了肝纤维化区域的分割精度,对空间注意力模块使用通道注意力模块优化输入和输出,增加了网络的稳定性,提升了网络的整体效果。     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

基于多尺度特征融合双U型皮肤病变分割算法

针对皮肤病分割问题中皮肤病变区域大小不一且形状各异问题,提出一种基于多尺度特征融合的双U型皮肤病分割算法.该算法由粗分U型网络和细分U型网络两部分组成.首先粗分U型网络编码部分采用预训练VGG-19模型对相关特征进行多尺度特征提取;在解码阶段利用改进注意力残差块将底层与高层信息进行有效的映射融合,得到初步的Mask;然后将初步生成的Mask与原图像聚合,并输入多路特征提取编码器中进行二次特征蒸馏;而细分U型网络解码器同时与粗分U型网络编码部分和细分U型网络的编码部分特征映射进行融合,保证网络可以聚合更多的有效特征;最后利用Focal Tversky损失函数进一步提升分割效果.实验表明,所提算法在ISBI2016数据集上实验分割精度为96.11％、敏感度为93.59％、特异性为97.10％、Dice系数为93.14％、Jaccard系数为87.17％,能够有效地分割皮肤病病变区域.     

多尺度特征融合的脊柱X线图像分割方法

为了精确地从X线图像中分割脊柱,提出了一种基于深度学习的脊柱X线图像分割方法,使用基于多尺度特征融合的U-Net网络进行分割。将U-Net模型中的卷积层替换成类Inception网络来提取不同尺度的特征,并进行多尺度融合。同时在跳跃连接前增加残差连接层,并在首次上采样前添加卷积块注意力模块。该模型对20幅脊柱X线图像进行验证,Dice系数为0.845 7,与近期X线脊柱图像分割方法相比,提高了0.135 1。     

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CNN与Transformer的医学图像分割

医学图像对疾病的诊断、治疗和评估均有所帮助,准确分割医学图像中的器官对于辅助医生的诊断具有重要的实际意义.由于医学图像中各器官部位与周围组织的图像对比度低,不同器官的边缘和形状也会存在很大差异,从而增加了分割的难度.针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和Transformer的医学图像语义分割网络,有效提高了医学图像语义分割的精度.特征提取部分使用ResNet-50网络结构,在特征提取后使用Transformer模块来扩大感受野.在上采样过程中加入多个跳跃连接层,充分利用各阶段的特征提取信息,来恢复至与输入图像相近的分辨率.在胃肠道医学图像分割数据集上的实验结果证明本文的方法可以有效分割医学图像中的器官组织,提升分割准确率.     

采用U-Net卷积网络的桥梁裂缝检测方法

针对传统的桥梁裂缝检测准确性不高、丢失细节信息、宽度信息获取困难等问题,提出一种采用U-Net卷积网络的像素级、小样本的裂缝检测方法。该方法使用多层卷积自动提取裂缝特征,并利用浅层网络与深层网络叠加的方法实现裂缝局部特征与抽象特征的融合,从而保留裂缝细节特征,使得检测准确性大大提升。对检测结果中出现的背景杂波和伪裂缝,采用阈值法和改进的迪杰斯特拉连接算法来实现裂缝的精细提取。最后,采用八方向搜索法实现裂缝宽度的精确测量。实验证明,所提方法能准确、完整地对桥梁裂缝进行提取,宽度测量准确,可以满足应用需求。     

基于双阶段多尺度生成对抗网络的图像复原方法

针对人脸图像复原任务中对图像尺度信息利用不足和眼镜结构复原错误的问题,提出一种基于双阶段多尺度生成对 抗网络复原模型。该模型第1阶段引入改进损失的U-Net 粗重构网络,利用跳连接减少原始图像信息的丢失,融合3种不同 的损失函数提高生成器的重构能力,采用双判别器考虑全局信息和局部信息,并提出一种混合域注意力机制用于关注图像的 空间和通道信息。第2阶段的精修复网络构建了全新的特征增强模块,增强网络对细节信息的提取能力和对结构的表达能 力,引入相对判别器,用于关注生成样本与真实样本之间的相对真实性,提高了生成质量和训练稳定性。实验结果表明,该方 法能够复原各类图像缺失的情况,并能够有效复原佩戴眼镜的人脸图像,与其他方法相比,该方法的峰值信噪比、结构相似性 和感知相似度评估等指标分别提升了3.81%、2.65%和0.45%。     

基于U-Net改进模型的直肠肿瘤分割方法

诊断直肠癌时,如果能够从CT图像中自动准确分割出直肠肿瘤区域,将有助于医生进行更准确和快速的诊断。针对直肠肿瘤分割问题,提出基于U-Net改进模型的直肠肿瘤自动分割方法。首先在U-Net模型的每级编码器中嵌入子编码模块提升模型特征提取能力;其次通过对比不同优化器的优化性能,获得最适合的优化器用于训练模型;最后对训练集进行数据扩充使模型得到更充分的训练,从而提高分割性能。与U-Net、Y-Net和FocusNetAlpha三种网络模型进行的对比实验表明：所提改进模型得到的分割区域与真实肿瘤区域更接近,对小目标的分割性能更突出,该模型的查准率、查全率和Dice系数三个评价指标都优于对比的模型,能有效分割直肠肿瘤区域。     

改进卷积神经网络的COVID-19CT影像分类方法研究

针对2019年12月在中国武汉发现的新型冠状病毒,由于RT-PCR检测具有假阴性率过高且得出结果会花费大量时间等问题,研究证明计算机断层扫描(CT)已经成为了辅助诊断和治疗新型冠状病毒肺炎的重要手段之一.由于目前公开的COVID-19 CT数据集较少,提出利用条件生成对抗网络进行数据增强以获得更多样本的CT数据集,以此...