基于深度卷积网络的颅内出血CT影像分割
这是一篇关于颅内出血,医学图像分割,卷积神经网络,注意力机制,混合损失函数的论文, 主要内容为颅内出血(Intracerebral hemorrhage)是一种严重的颅脑疾病,在许多情况下会导致高致残率或死亡率,威胁患者生命安全。因此,准确、快速地对病灶进行分割对颅内出血的诊断和治疗具有重要意义。鉴于传统方法无法对病灶进行全自动分割且现有的方法对于小目标或形状不规则的出血区域精准分割仍然存在一定的局限性,本文根据颅内出血CT影像的特点基于深度学习对病灶区域的分割方法进行深入研究。针对早期颅内出血CT影像存在的病灶小、不易分割的问题,本文构建了一种端到端的深度卷积网络分割模型:IHA-Net。首先,提出了一种残差混合空洞卷积策略以解决重复下采样导致的微小病变区域信息的丢失。其次,引入了优化的混合损失函数以缓解严重的像素不平衡问题。此外,为了避免梯度消失和缓慢收敛,在训练过程中使用了中继监督训练策略并在解码器阶段加入了注意力机制。通过基于Dice、Jaccard、Sensitivity等评估指标的定量实验对比、定性的可视化结果以及临床实验结果,验证了本文提出的IHA-Net模型对早期颅内出血CT影像分割具有较高的精度,在临床应用上有一定的可行性。针对颅内出血CT影像中存在的出血区域形状各异、边界不光滑问题,本文构建了一种新型分割网络框架:TACL-Net。首先,提出了一种新的损失函数,与传统损失函数不同的是,该损失函数结合了活动轮廓理论,给予病灶区域的几何轮廓信息更多的关注。其次,提出一种结合改进的注意力机制的分割网络模型。本文在真实临床颅内出血CT影像数据集上进行实验,通过与其它经典模型定量指标与定性可视化的实验对比,验证了本文提出的TACL-Net模型在颅内出血CT影像分割任务中表现出较大的优势。此外,在颅内出血病灶分割的基础上,本文进一步关注了颅内出血中血肿体积的估计性能,并使用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标,与其它分割模型的体积估计结果进行了比较,取得了较好的结果。
基于三维统计形状模型的多器官分割算法研究
这是一篇关于医学图像分割,多器官同时分割,统计形状模型,表面配准,Demons配准的论文, 主要内容为医学图像分割是计算机辅助诊断的重要基础,由分割获得的体数据在器官三维重建、病理分析、病情跟踪、治疗规划、手术导航、可视化医疗和医学教学等领域具有重要意义。由于医学图像具有多样性和复杂性,通常呈现模糊性和不均匀性,影响了分割的准确度。统计形状模型是一种基于全局先验的医学图像分割方法,具有较高的准确度和稳定性,被广泛应用于医学图像分割领域。在此基础上,基于三维统计形状模型的多器官分割,充分利用多器官结构中器官的相对空间信息,可以同时得到多个器官的分割结果,有助于模型的初始定位,并提高分割结果的准确度、稳定性和效率。标记点的对应是三维统计形状模型构建的关键步骤,对于模型质量以及基于模型的分割精度有重要影响。本文提出一种基于边收缩表面化简和微分同胚Demons球面配准的标记点对应方法。使用化简得到的参考形状代替均匀分布的参考形状,提高了标记点对原始形状的表达能力;使用微分同胚Demons球面配准方法利用形状梯度和表面曲率特征实现训练集中轮廓配准,提高了标记点对应的准确度。实验结果表明,本文方法构建的模型具有较高的专一性,对后续分割应用的准确度具有积极的影响。同时,本文提出了一种基于三维统计形状模型多器官分割算法,实现了胸部CT中左肺、右肺以及心脏三个器官的同时分割。由于单器官点分布模型的可拓展性,将三个器官的表面网拼接,联合构成一个整体表面网结构,构成多器官模型。图像分割实验采用“留一法(leave-one-out)”,我们比较了三个左肺、右肺和心脏的单器官统计形状模型以及一个联合了左肺、右肺和心脏的多器官统计形状模型。实验结果表明,与单器官分割方法相比,本文提出的基于统计形状模型的多器官分割算法平均准确度提高了 1.05%,左肺以及心脏的最低准确度分别提高了 18.55%和28.72%,且各器官分割准确度均大于70%,说明本文算法具有更高的准确度、稳定性和效率。
基于改进U-Net的医学图像分割算法研究
这是一篇关于U-Net,医学图像分割,多尺度特征提取,注意力机制的论文, 主要内容为随着计算机技术的不断发展,人工智能在各个领域得到了广泛的应用和发展。在医学领域,计算机辅助诊疗技术扮演着一个关键的角色,而医学图像分割是其中最重要的步骤之一。医学图像分割的目的是把图像中有价值的部分分割出来,从而为医生进行医学图像分析和诊断提供帮助。然而,医学图像通常包含大量的噪声和伪影,并且不同的组织结构通常具有不同的大小、形状和位置,因此医学图像分割任务还有很多亟待解决的问题。传统图像分割算法并不能很好的做到对医学图像的精准分割,深度学习技术的发展为医学图像分割提供了新的机遇。针对以上的问题与挑战,本文基于U-Net网络提出两种不同的改进方法,能够有效提高对医学图像的分割精度。主要的研究工作包括以下几个方面:(1)本文提出了一种基于U-Net的CT图像分割模型,以提高传统网络对CT图像分割的准确率。在该模型中,作者将残差结构和注意力模块结合起来,用于代替原始网络中的卷积操作,避免了网络退化的问题,并使模型能够关注到重要的特征信息。在跳跃连接部分,还加入了Attention Gate注意力门控机制,可以有效减少噪声的干扰,达到抑制输入图像中的不相关区域,增强对特定任务有用的显著特征的目的,从而提高模型分割准确率。在实验部分,作者在肺部数据集和肝脏数据集上进行了测试,并与其他方法进行了比较。实验结果表明,本文提出的方法相比其他方法有更好的分割效果。这表明该模型在医学图像分割方面具有很高的潜力和应用价值。(2)在视网膜血管分割任务中,由于视网膜血管形态各异,粗细和大小不同,同时还受到光照和噪声的影响,因此传统的分割模型难以胜任。为了解决这一问题,本文提出了一种基于U-Net结构的新型视网膜血管分割网络。该网络引入了多尺度特征提取模块和自注意力机制,以更好地提取特征并获取全局空间信息。用多尺度特征提取模块替代原始的3×3卷积操作,通过内部的残差结构获取不同大小的感受野,从而提取输入特征图的多尺度信息。此外,该模块还引入了SE通道注意力机制,能够加权处理不同通道的输入信息,抑制不相关信息的影响。在编码器和解码器之间,本章还引入了自注意力机制,能够有效地弥补原有网络在获取全局空间信息方面的不足。在DRIVE、STARE、CHASE＿DB1三个数据集上的实验结果表明,相较于其他模型,本章所提出的网络在实验指标上表现更优秀,在视网膜血管分割任务中能够取得更好的分割结果。
基于U-net架构优化的医学图像分割方法及应用
这是一篇关于深度学习,U-net,医学图像分割,状态转移算法,网络架构优化的论文, 主要内容为医学图像的准确分割对于疾病的快速诊治有着重要意义。U-net作为最流行的语义分割网络,在医学图像分割领域已经取得了良好的应用效果,但依然存在小目标分割精度低、模型收敛慢等问题,且其结构和超参数的设定对网络性能有很大影响。在面对特定分割任务时往往需要手动设计U-net架构以获取令人满意的分割效果,这是一个高度依赖专业知识且不断试错的过程。因而,神经网络架构的自动优化设计受到了广泛关注,其中基于进化算法的神经网络架构设计方法是应用最广泛的方法之一。作为一种新型进化智能优化算法,状态转移算法具有全局性、快速性、可控性等优点,对处理神经网络架构优化问题具有潜在优势。对此本文开展了基于状态转移算法的U-net架构优化方法的研究,主要创新性工作总结如下:1)针对U-net架构最优深度未知的问题,设计了一种灵活的可变深度表示方法,以便更好的挖掘该网络的潜在最优架构。可变深度即不限制U-net网络的上采样和下采样的次数,在这种可变深度的编码方案下,进化的体系架构有望使在解决不同任务时获得良好的分割性能。2)针对搜寻U-net最优架构过程中网络搜索空间出现的组合爆炸问题,提出了一种基于离散状态转移算法的U-net架构优化方法。U-net架构中的超参数具有高维性、离散性和相互依存性等特点,通过手动调整超参数来找到最优网络架构十分困难。对此采用了一种双层编码策略来灵活地表示不同网络架构个体,为加快网络进化过程,利用迁移学习策略将子数据集中学习的最适基因转移到原始大数据集中进行训练。通过对两个具有不同图像特点的数据集进行实验,验证了该算法的有效性。3)针对小目标图像中出现的前景背景严重不平衡问题,提出了一个结合改进焦点损失函数的注意力U-net模型。焦点损失函数可以解决正负样本比例严重失衡的问题,而注意力模块的引入有助于提取更深层次的细节特征。为获取该网络的最优架构,利用混合状态转移算法对该网络进行进一步优化,通过对左心室内外膜的分割实验,验证了该算法的有效性。最后,开发了基于U-net架构优化的左心室图像自动分割系统,对辅助医生进行医疗诊治有一定的指导作用。图40幅,表11个,参考文献99篇。
基于改进U-Net网络的椎骨CT图像分割方法研究
这是一篇关于椎骨CT图像,深度学习,医学图像分割,U-Net网络的论文, 主要内容为医学图像分割不但是临床中一项重要辅助诊疗技术,也是科研热门领域。在治疗骨科病患时,医生凭借着理论基础和临床经验手动分割患者的椎骨CT图像,容易造成诊断偏差。手动分割精确虽然满足临床要求,但是高精度分割可以更好地辅助治疗。手动分割对医生基础知识和从医经验要求很高,分割效率非常低。针对以上问题,本文提出改进的椎骨CT图像分割方法,主要研究工作围绕以下两方面展开:1.首先针对椎骨图像噪声多脏器干扰分割的情况,选择合适的预处理方式,通过各向异性滤波对脊柱椎体图像消减噪声,灰度线性变换增加对比度等方式使CT图像中的椎体部分更加明确。其次旋转、平移、缩放等操作扩充数据集,为训练网络提供数据条件,预防网络过拟合。2.基于U-Net模型做出改进,对椎骨CT图像进行分割。以提高分割速度为目的从两方面解决问题,第一提升网络收敛速度,利用规范层将前一层的激活值重新规范化,将激活函数重新放大。第二在保证分割精度的同时尽量减小网络结构,用深度卷积或者逐点卷积替换基础卷积层。为了达到细化椎骨边缘分割结果,将基于DB-U-Net的分割结果得到的特征图转化为概率图像。3.在保证已有分割精度同时结合图割算法(Graph Cut),引入边界项能量函数与区域项能量函数,将分割问题转化为能量函数求取极值问题。对能量函数中的λ值进行实验分析提升边缘分割细粒程度。经过实验,本文提出的分割网络能够精确分割CT图像中的椎骨区域,在椎骨分割各项指标中,本文算法分割结果与经典U-Net分割结果相比较,分割精度有明显提升,能够对临床椎骨疾病诊断起到辅助指导作用。
基于卷积神经网络的医学图像分割方法研究及其应用
这是一篇关于医学图像分割,肺癌CT图像识别,卷积神经网络,生成对抗网络的论文, 主要内容为从B超、CT等医学图像中准确识别和分割目标肿瘤或器官,一直是医学图像分析中重点关注的问题之一。目前,肺癌诊断方面主要利用肺部CT扫描图像来人工筛查和识别肺癌,但肺部CT数据呈指数增长,给医师的人工筛查工作带来了巨大的挑战和负担。因此我们主要基于肺癌数据进行研究。使用深度学习方法进行肺癌图像分割能极大提高医师的诊断效率和准确率,辅助临床诊断和虚拟手术。但现有的基于卷积神经网络的医学图像分割方法仍然存在边缘分割精度低等问题。此外,肺癌患者需要通过活检确定其亚型,对病人危害大,但由于目前缺乏公共训练数据集和强大的人工智能模型,通过CT图像识别早期肺癌的病理类型仍然是一个挑战。针对上述问题,本文以生成对抗网络和卷积神经网络为基础,对医学图像分割算法和肺癌识别两方面进行相关研究,主要包括以下内容:1.针对医学图像分割存在的小目标漏检和分割边界不精细现象,提出基于U-Net和生成对抗架构的新型分割对抗网络(Segmentation Adversarial with U-Net,SA-UNet),用于肺癌CT图像分割。分割网络模块在U-Net架构的基础上加入残差模块、空洞卷积模块和特征金字塔池化模块三个模块,用于进行多尺度语义特征的提取,加强医学图像的特征提取能力。判别网络模块用于判别是生成的医学图像分割图还是真实的医学图像分割图,同时设置对抗损失函数,提升在复杂背景下的边缘分割精度,使之越来越接近于真实图像。实验结果表明,SA-UNet方法在肺癌CT图像分割方面优于原始的FCN、Seg Net、U-Net等其他经典的医学图像分割方法。本文将SA-UNet在Data Science Bowl 2018公开数据集上进行训练和测试,表明该模型具有良好的推广性。2.基于分割对抗网络提出深层卷积神经网络SA-VGG16用于肺癌亚型识别。首先,使用分割对抗网络对肺癌亚型数据集进行数据预处理并对数据进行数据增强。其次,将处理后的图像作为肺癌亚型识别算法的输入数据,进行肺癌亚型识别算法的训练。然后,使用boosting策略训练多个作为弱分类器的SA-VGG16,解决原有类别数据不平衡的问题。这是首次尝试使用深度模型并从小规模CT图像中识别早期肺癌的病理类型。实验结果表明,该算法在识别肺癌亚型方面性能大幅提升。
基于U型神经网络的皮肤病变图像分割算法研究
这是一篇关于医学图像分割,卷积神经网络,UNet,残差机制,注意力机制的论文, 主要内容为随着医学成像技术不断地发展,丰富且多元化的医学图像可以清晰地展示出人体组织器官的形态、蕴含丰富的纹理信息。存在于皮肤病变图像中的皮损是前期诊断、分类等关键步骤的基础,实现对皮肤病变图像的高效分割对于开展皮肤病变研究和临床诊疗具有重要的研究价值和现实意义。UNet网络因灵活性、可迁移性和可优化的模块化设计等优点,成为目前应用最为广泛的医学图像分割架构之一。然而,UNet网络因卷积和池化操作内在的局限性,易造成部分特征信息丢失。同时,跳跃连接也仅能融合相同比例的特征,造成了编-解码器级别的语义鸿沟。本文在深度学习技术框架下,利用深度残差学习机制构建深层次特征提取网络,设计残差递归卷积形式的特征提取层作为模型的主干。同时,以注意力机制融合Atrous空间金字塔池化模块的形式对皮肤病变图像中的关键区域进行关注,并以多尺度的方式提取图像特征。最后,为减少皮肤病变图像中存在的噪声等缺陷对分割网络产生的不良影响,对网络的输入层、输出层进行创新设计,确保改进算法的有效性。论文主要研究工作和创新包括以下几个方面:(1)以深度残差学习策略为设计核心,设计残差递归卷积层作为分割模型主干:残差形式的设计有助于模型提取深层次的图像特征,递归的循环方式对皮肤病变图像进行有效地特征积累。设计Atrous空间金字塔池化模块以三个不同的膨胀率并行地提取皮肤病变图像特征,克服因池化操作而降低特征图分辨率、导致特征信息损失的问题。同时,融合注意力单元对图像中关键特征区域进行关注、忽略无关信息,减少网络编码特征的计算成本。通过对皮肤病变数据集的测试实验结果分析可知,改进的算法可以有效分割正常皮肤和病变区域,降低误诊的可能性。(2)进一步对注意力单元进行改进,采用卷积块注意力模块从信道和空间两个维度对图像特征进行更细致的关注。此外,对算法的输入端和输出端进行创新设计:输入端依旧采用残差的设计思想,消除图像中存在噪声等缺陷对于分割模型的不良影响;输出端则是对来自解码路径中的图像特征从多尺度提取特征,并利用函数将输出特征固定在0-1之间保留其特征属性。从皮肤病变数据集上的验证结果可知,改进后的算法在准确识别、定位和分割病变区域等方面具有显著优势。同时,提高诊断的准确性和可靠性,帮助医生准确识别病变区域并做出正确的诊疗决策。该论文有图46幅,表8个,参考文献98篇。
基于深度神经网络和注意力机制的医学图像分割方法研究
这是一篇关于深度学习,医学图像分割,注意力机制,U-Net,Transformer的论文, 主要内容为医学图像分割是医学影像分析领域中的关键技术,它可以将复杂医学图像中的目标组织分离出来,为医学诊断和治疗提供强有力的支持。医学图像分割是计算机辅助检测的第一步,有助于医生对病情的诊断和治疗。然而,由于医学图像的特殊性质和多样性,医学图像分割仍然面临着许多挑战和难题。为了解决这些问题,基于深度神经网络的医学图像分割算法应运而生,通过利用深度学习模型的强大学习能力,能够自动学习复杂的特征表达,提高医学图像分割的准确性和效率。因此,本文主要探索基于深度网络的高性能医学图像分割算法,旨在提高医学图像分割的准确性和效率,帮助医生精准地定位病变区域,并为医学诊断和治疗提供更好的帮助。为了实现这个目标,本文首先对近年来基于深度神经网络的医学图像分割方法进行了详细的文献综述和分析,比较了它们之间的异同之处,并介绍了它们的基本原理和贡献。此外,本文还探讨了医学图像分割所面临的难点和特点,以及如何利用深度神经网络的学习能力来解决这些问题。基于以上分析,本文进一步提出了两种不同的基于卷积神经网络的医学图像分割算法,具体包括:(1)本文提出了一种基于卷积神经网络的三重注意力医学图像分割算法(TANet),旨在解决医学图像存在尺度变化大和小目标分割难的问题,该算法使用尺度注意力、位置注意力和通道空间注意力三种机制,从不同角度对图像特征进行加权,以提高分割精度。首先,TANet使用尺度注意力机制,从多尺度特征中动态地选择对分割任务最合适的特征,这种机制可以帮助模型处理不同尺度的目标。其次,TANet使用位置注意力来增强全局视图中相似特征的相关性,使用通道注意力来捕获通道之间的相关性。这种机制可以使得模型从不同维度增强全局上下文特征的表示,以帮助模型处理复杂的场景和分割任务,提高模型的分割准确性,例如,处理小目标分割难的问题。(2)本文将Transformer与CNN相结合,提出了一种基于Transformer和CNN的医学图像分割算法(SST-Net),目的是提高医学图像分割算法的泛化能力和精准预测能力。该算法采用了Transformer作为编码器,因为Transformer是一种能够捕获全局信息的强大的序列建模方法,可以帮助模型更好地理解图像。然而,Transformer在处理局部细节信息时可能存在一定的缺陷。因此,SST-Net还使用了一个基于CNN的局部特征处理模块,用于提供缺失的局部细节信息。此外,SST-Net采用了渐进式特征融合的方法来降低不同深度特征之间的差异。针对两种算法,在息肉数据集和皮肤病灶数据集上进行了实验分析,结果显示它们在大多数评价指标方面均表现优异,并且超越了当前其他医学图像分割算法。
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