5个研究背景和意义示例,教你写计算机医学影像分割论文

今天分享的是关于医学影像分割的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到医学影像分割等主题,本文能够帮助到你

基于Swin Transformer与CNN混合架构的医学影像分割算法

这是一篇关于医学影像分割,Transformer,卷积神经网络,多尺度,空洞卷积的论文, 主要内容为医学影像分割是医学图像处理任务中的一个重要的研究方向。通过对医学图像进行自动分割,可以辅助医务人员进行疾病的诊断。近年来,随着技术的不断发展,以U-Net为主的基于深度学习的分割方法在医学图像分割领域得到了广泛应用。然而,由于医学图像中的目标形态和结构差异大,并且专家精确标注的数据集较少,因此要获得准确的分割结果仍然是一个亟待解决的技术难题。本文针对不同医学分割任务的特点,在U-Net的基础上提出了两种不同的医学影像分割算法,取得了较好的分割性能。本文的具体研究成果如下:(1)针对医学影像分割任务中的病灶分割问题,本文提出了一种基于Swin Transformer和Conv Ne Xt的端到端医学影像分割网络SCW-Net。SCW-Net结合了Transformer与CNN的优点,能够在不牺牲CNN提取低级特征能力的同时利用Transformer来保持全局信息的完整性。SCW-Net的编码器使用了一种拥有Swin Transformer分支和Conv Ne Xt分支的并行结构,用以提取图像中的全局特征和局部特征。模型的解码器中使用了一种特征融合模块,用于对两个分支中提取的特征信息进行融合。针对传统上采样方法易丢失细节的问题,我们在网络的解码器中使用了一种混合上采样方式。在BUSI和i Challenge-PM数据集上进行的实验结果表明,SCW-Net相较于其他对比网络能够更加精准地对病灶区域进行分割。(2)针对视网膜血管分割任务,我们提出了一种基于多尺度特征融合的血管分割网络MSF-Net。视网膜图像具有细小血管多,并且每个区域内血管的形态、粗细和对比度水平不一致的特点。针对以上特点,MSF-Net的编码器和解码器中分别使用了一种多尺度特征提取和多尺度特征融合策略来结合多层的特征信息,使得网络能够有效地捕捉到丰富的形态学特征,增强了网络上下文信息交互的能力。MSF-Net还使用了一种基于混合空洞卷积的特征提取模块,同时利用注意力模块重点关注对分割结果贡献大的通道与空间区域,进一步提高了网络的特征提取能力。在DRIVE和CHASE＿DB1数据集上进行的对比实验结果表明,我们所提出的分割方法优于目前主流的血管分割算法,具有优秀的分割性能。

医学影像分割CNN-Transformer混合网络的高效多目标神经架构搜索

这是一篇关于医学影像分割,神经架构搜索,多目标进化算法,权值共享,代理模型的论文, 主要内容为医学影像分割任务是近年来计算机视觉的一个关注热点和研究难点。医学影像分割任务的数据集通常存在样本数较少,数据质量不高等问题,而对于分割精度的要求又比较高。目前在医学影像分割任务上的主流网络依然是U-Net及其变种卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。然而基于朴素3×3卷积的U-Net有着其固有的局限性,比如感受野有限等。此外针对一个特定的数据集,通常需要定制化设计网络,这不仅耗时耗力还对研究人员的特定经验知识提出很高要求。神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)方法被提出用以实现自动地网络设计,然而通常的神经架构搜索算法只致力于提高网络的性能,并且每次只能搜索得到一个网络架构。而面对目前网络部署在场景和设备上日益多样化的趋势,网络本身的复杂程度或者参数量也成为了一个重要的考量因素。针对上述问题,本文首先设计了一个混合CNN与Transformer的医学影像分割网络CTU-Net来改善U-Net的全局特征提取能力与感受野,并进一步设计了CTU-Net网络的多目标神经架构搜索算法CTU-NAS,以便搜索具有高精度和低参数量的子网架构。本文的主要研究内容如下:(1)结合卷积网络与Transformer的各自优势,设计了混合CNN与Transformer的医学影像分割网络CTU-Net。首先,本文设计了残差菱形空洞卷积模块去替换朴素3×3卷积模块,可以用更少的参数量,获得更大的感受野。其次,在编码器和跳跃连接中加入有全局自注意力机制的Transformer模块,不仅能够加强特征的提取,而且能够帮助在不同阶段引入全局的感受野。(2)利用进化算法的强大多目标处理能力,设计了CTU-Net网络的多目标进化神经架构搜索算法CTU-NAS。CTU-NAS通过同时优化网络的参数量和精度,可以运行一次搜索得到一组参数量不一但精度尽可能高的网络架构。在CTU-NAS中设计了CNN和Transformer混合的搜索空间,并且针对卷积模块设计了特定的通道排序和选择策略来降低搜索空间的维度。(3)充分利用已学到的权重知识和宝贵的历史评价数据,设计了双重加速方法加速架构的搜索。权值共享的加速方法使得子网架构能够从超网中继承相应部分的权重进行增量训练,而无需从头开始训练。离线和在线混合的代理预测加速方法能够对架构性能进行廉价的近似评估,从而减少昂贵的真实评估次数。在ISIC2018和MoNuSeg两个医学影像分割数据集上的实验结果表明,本文设计的方法能够自动搜索出性能超越或者接近人工精细化设计的网络,还能在很大程度上压缩网络的参数量。并且设计的双重加速方法,极大地降低了搜索算法的时间成本。

基于改进U-Net的肺部图像分割研究

这是一篇关于U-Net,医学影像分割,数据增强,特征提取,混合损失函数的论文, 主要内容为肺部疾病为我国最常见的疾病,发病率常年久居不下,而胸部X光检查能够有效评估肺部情况。目前对胸部X光片的分析主要是通过人力来完成的,这就造成了成本和时间的浪费,因此需要借助图像分割技术来进行肺部影像的处理。经过图像处理技术多年的发展,神经网络被认为是有潜力进行医学影像相关区域检测的,其中的分割方法可以用于检测肺野部分的轮廓。U-Net是近年来被广泛应用于医学影像分割的一种语义分割模型,但随着医学影像技术的发展,该模型的缺点也随之显现。因此针对使用UNet网络进行肺实质分割时遇到的种种问题,提出了一种优化的U-Net架构,同时为了找到最佳的模型架构和模型训练计划,进行了广泛的消融研究来测试模型。此外还研究了模型在训练前的预处理操作,进一步优化了U-Net模型,并且在实验阶段取得了预期之中的效果。本文改进的要点如下:(1)在原U-Net的基础上进行数据增强操作,即在图像增强方面新增形态学操作。(2)对改进后的U-Net在学习策略上进行优化,加快模型训练速度,缓解由于模型参数问题造成的过拟合或网络无法收敛的现象;对U-Net的编解码器结构进行优化,使网络能够重点提取感兴趣区域的多层次特征,同时使网络全局语义尺度下的粗颗粒和细颗粒的特征能够被有效提取,改善分割结果边缘像素不平滑的问题,从而提高医学图像的语义分割质量。(3)采用混合损失函数训练网络,对原U-Net模型中采用的梯度下降法进行优化。基于对其他相关文献中的改进模型的分析,将本文提出的改进模型与原U-Net以及其他改进模型进行多组对比实验,最终得出相较于其他模型,本文所提出的方法能够在保证计算效率的同时实现更优异的分割效果。

基于U-Net的医学影像分割技术研究

这是一篇关于医学影像分割,U-Net,残差,注意力机制,循环卷积的论文, 主要内容为医学影像分割是现代医学影像分析的重要基础。深度学习与医学领域的交叉融合旨在辅助医生对医学影像进行人体组织或病灶区域的提取和分割,高效准确地做出医学诊断。因此,利用深度学习的学习能力辅助医生进行医学影像分析,可以节约医生的时间与精力,均衡不同发展区域的医疗资源。如今随着计算机性能的提升和医学数据量的增加,传统方法手工提取图像特征具有一定的局限性,深度学习通过多层神经网络叠加,能够更好地提取图像的局部细节信息和高层语义抽象信息。本文深入研究了基于U-Net的医学影像分割技术,针对U-Net存在的不足提出了两种新的医学影像分割算法,在多个医学影像公共数据集上表现出了良好的性能,并获得了较好的可视化分割结果。本文主要研究工作如下:首先,本文对经典网络U-Net进行改进,提出了基于残差网络和注意力机制的医学影像分割算法RAU-Net,并且在COVID-19肺部感染数据集上验证RAU-Net的性能。由于U-Net网络存在欠分割和特征提取不充分问题,RAU-Net通过在编解码路径使用残差块来增强模型提取特征的能力,进而更加有效的提取病灶区域特征。RAU-Net通过注意力门AG来处理跳过连接的编码特征,使网络模型更加关注COVID-19感染的病灶区域,抑制CT图像中背景区域的特征响应,有效的降低病灶边界模糊的问题。其次,本文对RAU-Net作进一步的改进,基于循环神经网络提出了R2AU-Net,并且在三项医学影像分割任务上验证R2AU-Net的性能。RAU-Net对于COVID-19肺部感染区域分割性能良好,但是忽视了ROI中像素点的相关性,对于某些医学影像的分割结果具有一定的不连贯性。R2AU-Net使用循环残差卷积块进行特征提取,旨在增强模型整合上下文信息的能力。对于不同形式的医学影像,循环残差卷积块有助于提取至关重要的浅层特征,然后由注意力门来聚合浅层细节信息和高层抽象语义信息。最后,针对不同的医学影像,本文分别采取了不同的训练策略。利用随机正则的思想,对Re LU激活函数进行改进,进一步细化皮肤病变分割结果、对于视网膜血管数据进行数据增强、肺部标签的重新制作。实验结果也证明了不同训练策略对于不同分割任务的有效性。