基于U-Net和注意力机制的多模态医学影像分割算法研究与应用
这是一篇关于脑肿瘤分割,多模态医学影像,深度学习,注意力机制,磁共振成像的论文, 主要内容为医学影像分割对于疾病的诊断和治疗至关重要,可以有效提高临床诊断效率,为手术方案和预后治疗提供量化指导。多模态医学影像可以反映人体不同的生物信息和组织特征。因此,基于深度学习的多模态医学图像分割算法可广泛应用于智能医疗、疾病诊断、术前规划、医学大数据分析等研究领域。但是,医学图像数据的匮乏和多模态医学图像分割算法的低精度严重限制了医学图像分析在实际临床场景中的应用。本文以脑肿瘤的多模态MRI(Magnetic Resonance Imaging,MRI)为研究对象,提出了三种基于深度学习的多模态MRI分割算法。并将其应用于现有多模态脑肿瘤分割竞赛数据集,实现多模态脑肿瘤的自动分割。本文的主要研究内容总结如下:(1)提出了一种基于U-Net和空间注意力机制的改进型多模态脑肿瘤分割模型SA-UNet(Spatial Attention U-Shape Network,SA-UNet)。首先,本文在U-Net的基础上引入了空间注意力机制和实例归一化,充分融合了结构细节和高层特征信息,并使用Dice损失函数解决医学影像中正负样本类别不平衡的问题。其次,使用Cycle GAN从真实的T1模态图像生成T2模态图像,构建False T2-Bra TS2018数据集。最后,分别在Bra TS2018验证集和False T2-Bra TS2018验证集上测试和评估SA-UNet分割模型的性能。实验结果表明,在Bra TS2018验证集上,全肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的Dice系数分别为0.903、0.844和0.786。在False T2-Bra TS2018验证集上,全肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的Dice系数分别为0.849、0.750和0.729。本文提出的SA-UNet算法分割客观指标高,能较好地解决脑肿瘤病灶特征提取困难、多模态数据缺乏等问题。(2)提出了一种基于3D Res U-Net和卷积注意力机制的多模态脑肿瘤分割模型CBAM-UNet(Convolutional Block Attention U-Shape Network,CBAM-UNet)。首先,在编码器-解码器的基础上引入卷积注意力机制,增强通道和空间的有意义特征。其次,使用残差网络来防止梯度消失,并用组归一化以减少批量大小对分割准确率的影响。最后,CBAM-UNet分别在Bra TS2018验证集和Bra TS2020验证集上进行了性能测试和评估。实验结果表明,Bra TS2018验证集上的全肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的骰子系数分别为0.896、0.839和0.783。Bra TS2020验证集上全肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的骰子系数分别为0.890、0.819和0.693。本文提出的CBAM-UNet在全肿瘤和肿瘤核心区域具有良好的分割效果,模型具有良好的鲁棒性和普适性。(3)提出一种基于级联3D U-Net与通道注意力机制的多模态脑肿瘤分割模型Cascaded SE-UNet(Cascaded Squeeze-and-Excitation U-Shape Network,Cascaded SE-UNet)。首先,采用级联型分割网络以从粗到细的方式对脑肿瘤进行分割。其次,在编码器和解码器中引入通道注意力机制,融合通道特征信息,提高病灶特征表示能力。最后,在Bra TS2018验证集上对Cascaded SE-UNet模型的性能进行测试和评估,并且通过消融实验验证了通道注意力机制的有效性。实验结果表明,全肿瘤的Dice系数达到了0.894。本文提出的Cascaded SE-UNet分割模型对于病灶形状不规则、轮廓不清晰的脑肿瘤影像依然具有良好的全肿瘤分割效果,可满足临床上对分割性能的要求。综上所述,本文针对脑肿瘤MRI影像,提出了三种改进型多模态脑肿瘤分割算法,获得了较好的分割客观指标和可视化结果,具有良好的临床应用价值。
基于U-Net和注意力机制的多模态医学影像分割算法研究与应用
这是一篇关于脑肿瘤分割,多模态医学影像,深度学习,注意力机制,磁共振成像的论文, 主要内容为医学影像分割对于疾病的诊断和治疗至关重要,可以有效提高临床诊断效率,为手术方案和预后治疗提供量化指导。多模态医学影像可以反映人体不同的生物信息和组织特征。因此,基于深度学习的多模态医学图像分割算法可广泛应用于智能医疗、疾病诊断、术前规划、医学大数据分析等研究领域。但是,医学图像数据的匮乏和多模态医学图像分割算法的低精度严重限制了医学图像分析在实际临床场景中的应用。本文以脑肿瘤的多模态MRI(Magnetic Resonance Imaging,MRI)为研究对象,提出了三种基于深度学习的多模态MRI分割算法。并将其应用于现有多模态脑肿瘤分割竞赛数据集,实现多模态脑肿瘤的自动分割。本文的主要研究内容总结如下:(1)提出了一种基于U-Net和空间注意力机制的改进型多模态脑肿瘤分割模型SA-UNet(Spatial Attention U-Shape Network,SA-UNet)。首先,本文在U-Net的基础上引入了空间注意力机制和实例归一化,充分融合了结构细节和高层特征信息,并使用Dice损失函数解决医学影像中正负样本类别不平衡的问题。其次,使用Cycle GAN从真实的T1模态图像生成T2模态图像,构建False T2-Bra TS2018数据集。最后,分别在Bra TS2018验证集和False T2-Bra TS2018验证集上测试和评估SA-UNet分割模型的性能。实验结果表明,在Bra TS2018验证集上,全肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的Dice系数分别为0.903、0.844和0.786。在False T2-Bra TS2018验证集上,全肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的Dice系数分别为0.849、0.750和0.729。本文提出的SA-UNet算法分割客观指标高,能较好地解决脑肿瘤病灶特征提取困难、多模态数据缺乏等问题。(2)提出了一种基于3D Res U-Net和卷积注意力机制的多模态脑肿瘤分割模型CBAM-UNet(Convolutional Block Attention U-Shape Network,CBAM-UNet)。首先,在编码器-解码器的基础上引入卷积注意力机制,增强通道和空间的有意义特征。其次,使用残差网络来防止梯度消失,并用组归一化以减少批量大小对分割准确率的影响。最后,CBAM-UNet分别在Bra TS2018验证集和Bra TS2020验证集上进行了性能测试和评估。实验结果表明,Bra TS2018验证集上的全肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的骰子系数分别为0.896、0.839和0.783。Bra TS2020验证集上全肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的骰子系数分别为0.890、0.819和0.693。本文提出的CBAM-UNet在全肿瘤和肿瘤核心区域具有良好的分割效果,模型具有良好的鲁棒性和普适性。(3)提出一种基于级联3D U-Net与通道注意力机制的多模态脑肿瘤分割模型Cascaded SE-UNet(Cascaded Squeeze-and-Excitation U-Shape Network,Cascaded SE-UNet)。首先,采用级联型分割网络以从粗到细的方式对脑肿瘤进行分割。其次,在编码器和解码器中引入通道注意力机制,融合通道特征信息,提高病灶特征表示能力。最后,在Bra TS2018验证集上对Cascaded SE-UNet模型的性能进行测试和评估,并且通过消融实验验证了通道注意力机制的有效性。实验结果表明,全肿瘤的Dice系数达到了0.894。本文提出的Cascaded SE-UNet分割模型对于病灶形状不规则、轮廓不清晰的脑肿瘤影像依然具有良好的全肿瘤分割效果,可满足临床上对分割性能的要求。综上所述,本文针对脑肿瘤MRI影像,提出了三种改进型多模态脑肿瘤分割算法,获得了较好的分割客观指标和可视化结果,具有良好的临床应用价值。
基于卷积神经网络的脑肿瘤分割与分类技术的研究与应用
这是一篇关于深度学习,脑肿瘤分割,脑肿瘤分类,注意力机制的论文, 主要内容为脑肿瘤对身体的危害极大,是导致死亡的主要癌症之一。在临床检测中,磁共振成像技术已成为检测脑肿瘤的常用方法,它通过多种成像方式获取多模态的磁共振影像,在医学领域扮演着重要的角色。近年来,随着计算机技术在图像处理领域的迅猛发展,深度学习常常与医学研究领域相结合,利用图像处理技术对脑肿瘤图像进行分割和分类,以协助医务人员进行肿瘤判断。本文主要研究基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)技术的脑肿瘤自动分割与分类。具体情况如下:1.脑肿瘤分割方面,针对卷积神经网络容易出现特征提取不够充分的情况,提出了一种融合双重注意力机制的U型网络。首先,在U-Net网络中引入残差模块,将浅层信息传入到后面的网络层,以解决浅层特征在训练中丢失的问题,并使用动态修正线性单元(Dynamic Rectified Linear Unit,Dy-Re LU)激活函数替换残差块中的修正线性单元(Rectified Linear Unit,Re LU)激活函数,利用输入信息动态调整激活函数,以提高模型的特征表达能力;然后,再加入CBAM机制,使网络更加关注某些特征层和空间区域,抑制非病变区域的特征,从而提高肿瘤分割的准确性;同时,在训练过程中采用交叉熵损失和广义骰子损失之和作为混合损失函数,可以在一定程度上缓解类不平衡问题。2.脑肿瘤分类方面,针对深度网络容易出现信息丢失的问题,提出了一种基于SE-Net的脑肿瘤分类方法。首先,在批量归一化和特征融合后,使用Swish激活函数代替Re LU激活函数,使其在深度网络中具有更好地表现能力,以提高模型的准确性;其次,在第一层和第二层卷积后分别添加ECA和改进的BAM注意力模块,从空间和通道两个方向提取特征,以充分聚焦目标特征;最后,在SE注意力模块中加入全局最大池化,利用双通道池化层提取有效特征,抑制无效特征,提高模型的表达能力。此外,为了验证改进模块在网络模型上的有效性,进行了消融实验和对比实验,并利用梯度加权类激活映射法生成的热力图对模型的注意力模块进行解释,充分证明改进模型的可行性。3.为帮助医务人员更好地针对患者进行病情诊断,开发了基于脑肿瘤分类和分割模型的系统,以方便医务人员对脑肿瘤患者进行更好地治疗。
基于深度学习的脑肿瘤图像分割研究与实现
这是一篇关于脑肿瘤分割,语义分割,注意力机制,空洞卷积,分组卷积的论文, 主要内容为对于脑肿瘤核磁共振图像进行分割是对其进行更好的医疗诊断和治疗规划必不可少的步骤。现有的以3D U-net为代表基于深度学习的分割模型尽管能够达到较为准确的分割,但依然存在一些问题:首先3D U-net对于脑肿瘤本身的特性利用不够充分,精度仍然有上升的空间;其次对算力资源有较高的要求,结构上存在一些缺陷。针对以上的理由,本文的工作主要围绕如何提高脑肿瘤分割精度进行展开,同时缓解3D模型对于算力资源的需求。通过在U-net之中引入注意力机制、分组空洞卷积等算法模块,实现了在降低算力消耗的情况下进行准确分割的任务。本文的主要工作内容如下:(1)提出了一种双路注意力机制。双路注意力机制主要由空间注意力支路和通道注意力支路组成。在低级特征通过跳层连接时,双路注意力模块可以作为编码器和解码器之间的缓冲,通道注意力通过在空间尺度上压缩输入图像从而将信息浓缩在单个体素中,而空间注意力通过分别用两次提取十字范围内的空间信息以得到空间权重图,两者协同作用就能缓解语义鸿沟,提高低级特征的利用率。嵌入双路注意力模块的U-net比baseline模型提升了2%左右的dice精度。(2)提出了一种多通路空洞卷积块。当图像输入时,多通路空洞卷积模块可以通过按照通道维度分组卷积的方式降低参数消耗,并且通过不同支路采用不同空洞率的方式提供更多的上下文信息,从而使得模型能够进行更加精确的分割。在多通路空洞卷积块之外引入了残差支路,避免了深层网络会出现的训练问题。引入多通路空洞卷积块的网络相比原始3D U-net节约了2M的参数总量,在实际训练中,显存占用也节省了18%左右。(3)基于以上两个工作进行整合,本文提出了一种MP(Multi-path)U-net,并通过Bra TS2020数据集对其进行实验,MP U-net总体参数量相比3D U-net降低了10%左右,在ET、WT以及TC区域上的dice精度分别达到了76.61%,89.05%,78.42%。证明了该模型能够用更少的参数量实现更好的效果。(4)本文基于模型实际应用用户的需求分析,以Spring Boot为基础框架设计并实现了一个脑肿瘤辅助分割系统并进行了相应的测试。对算法模型的实际落地进行了尝试。
基于深度学习的脑肿瘤医学图像分割方法研究
这是一篇关于脑肿瘤分割,U-Net,注意力机制,残差模块,一致性正则化的论文, 主要内容为脑肿瘤是一种治疗难度高、死亡率高、复发率高的顽固性疾病。目前在众多的医疗方案中手术切除是脑肿瘤最有效的治疗方法,可有效延长患者生命。在现实生活中,许多患脑肿瘤的病人没有得到及时准确的诊断,错过治疗最佳时机。所以在早期诊断时,精确的医学图像分割技术有助于医生及时准确地给出诊断结果,开展后续治疗。目前,大量基于深度学习的医学图像辅助人工判断方法被提出,有效地提升了医生的诊断效率。然而,由于脑肿瘤存在形态多变,肿瘤组织边缘模糊和标签数据匮乏等特点,实现精确自动分割脑肿瘤医学图像成为近年来计算机领域的挑战任务。因此,本文从深度学习算法的角度来实现脑肿瘤图像的精确分割,主要工作包括:(1)为解决脑肿瘤分割任务中肿瘤形态复杂以及肿瘤组织边缘分割模糊的问题,本文针对脑肿瘤数据的特点,提出一种基于多尺度的双注意力U-Net的脑肿瘤医学图像分割模型-DF-Rep UNet。首先,将Rep VGG模块融入U-Net编码层中,形成多尺度编码模块,以提高模型对样本整体特征的提取能力。其次,引入一种基于通道和空间的注意力特征融合拼接模块SDAM,该模块通过加权融合特征通道和空间像素,提取浅层特征中分割目标位置信息和区域边缘信息,进而提高目标定位精度和缓解边缘模糊问题。最后,将基于亚像素融合的金字塔模块融入U-Net解码层中,以缓解上采样带来的通道信息丢失,进而提高预测模型的鲁棒性。经实验证明,DF-Rep UNet模型中每个模块都具有效性,而且整体性能优于其他经典的脑肿瘤分割方法。(2)为解决大量无标签脑肿瘤医学图像无法有效利用的问题,本文提出一种名为MC-MTN的改进模型。该模型引入多插值一致性正则化和平均教师网络,旨在建立半监督学习模型,有效利用无标签数据中的特征,从而提高模型在分割不同样本时的鲁棒性和精确度。首先,提出一种改进的平均教师网络,通过引入动态衰减因子从而改进学生网络和教师网络参数传递过程,使得模型更加适用于脑肿瘤医学图像。其次,提出一种多插值一致性正则化方法,通过三张图片进行插值处理来引入对抗方向上的扰动,从而增强半监督模型中的监督信号。经实验证明,MC-MTN模型能够有效地提升DF-Rep UNet在Bra TS脑肿瘤数据集上的分割效果,且整体性能优于其他最新的脑肿瘤分割方法。
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