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基于反投影回归网络的医学图像超分辨率重建
1
作者
郑秋富
金燕
+1 位作者
姜智伟
胡奕标
《计算机辅助设计与图形学学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1968-1977,共10页
针对使用深度学习进行医学图像超分辨率重建时存在的欠定性问题,提出了一种基于反投影回归网络的医学图像超分辨率重建算法.该网络除了学习低分辨率到高分辨率图像的原始映射之外,还学习一个对偶回归映射来预测退化核并重建出低分辨率图...
针对使用深度学习进行医学图像超分辨率重建时存在的欠定性问题,提出了一种基于反投影回归网络的医学图像超分辨率重建算法.该网络除了学习低分辨率到高分辨率图像的原始映射之外,还学习一个对偶回归映射来预测退化核并重建出低分辨率图像,形成一个闭环以提供额外的约束条件,通过该约束减小低分辨率到高分辨率图像的映射空间,从而缓解图像重建时的欠定性问题;并在上采样和下采样过程中引入了反投影机制,通过误差反馈来减少上、下采样时丢失的特征信息.在PyTorch环境中,与EDSR,DBPN,RCAN等算法在Mayo和TCGA-KICH数据集进行了对比实验.结果表明,所提算法的评价指标优于对比算法,如Mayo数据集上2倍放大因子下,所提算法的峰值信噪比高于对比算法0.12~1.41 dB.
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关键词
医学图像重建
对偶回归
误差反馈
U-Net
卷积神经网络
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职称材料
融合多种注意力机制的结直肠息肉分割神经网络
被引量：
6
2
作者
贾立新
胡奕标
+3 位作者
金燕
薛智中
姜智伟
郑秋富
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期463-473,共11页
精确的息肉分割能够有效地帮助医生发现并切除异常组织,降低息肉转化为结直肠癌的风险.针对息肉具有不同大小、形态、颜色、纹理,类间相似度高、类内差异度大的特点,为了实现对息肉图像的精确分割,提出一种融合多种注意力机制的卷积神...
精确的息肉分割能够有效地帮助医生发现并切除异常组织,降低息肉转化为结直肠癌的风险.针对息肉具有不同大小、形态、颜色、纹理,类间相似度高、类内差异度大的特点,为了实现对息肉图像的精确分割,提出一种融合多种注意力机制的卷积神经网络.首先,以Res2Net为骨干网络提取图像特征,通过通道分组空间增强注意力增强特征;其次,使用轴向自注意力结合感受野策略获得同时具有边缘细节的低级特征和全局语义高级特征;最后,利用逆向注意力挖掘边界信息,增强网络对于较小且组织边界模糊的息肉的分割性能.在5个息肉分割数据集上,与其他5种基准方法比较的实验结果表明,平均Dice系数、平均交并比和平均绝对误差指标均有所提高,其分割精度和泛化性能均优于现有主流息肉分割网络.
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关键词
医学图像分割
息肉分割
结直肠癌
卷积神经网络
注意力机制
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职称材料
题名
基于反投影回归网络的医学图像超分辨率重建
1
作者
郑秋富
金燕
姜智伟
胡奕标
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1968-1977,共10页
基金
国家自然科学基金(U22A2040).
文摘
针对使用深度学习进行医学图像超分辨率重建时存在的欠定性问题,提出了一种基于反投影回归网络的医学图像超分辨率重建算法.该网络除了学习低分辨率到高分辨率图像的原始映射之外,还学习一个对偶回归映射来预测退化核并重建出低分辨率图像,形成一个闭环以提供额外的约束条件,通过该约束减小低分辨率到高分辨率图像的映射空间,从而缓解图像重建时的欠定性问题;并在上采样和下采样过程中引入了反投影机制,通过误差反馈来减少上、下采样时丢失的特征信息.在PyTorch环境中,与EDSR,DBPN,RCAN等算法在Mayo和TCGA-KICH数据集进行了对比实验.结果表明,所提算法的评价指标优于对比算法,如Mayo数据集上2倍放大因子下,所提算法的峰值信噪比高于对比算法0.12~1.41 dB.
关键词
医学图像重建
对偶回归
误差反馈
U-Net
卷积神经网络
Keywords
medical image reconstruction
dual regression
error feedback
U-Net
convolutional neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合多种注意力机制的结直肠息肉分割神经网络
被引量：
6
2
作者
贾立新
胡奕标
金燕
薛智中
姜智伟
郑秋富
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期463-473,共11页
基金
国家自然科学基金(U22A2040)
浙江省自然科学基金(LY17F010015)。
文摘
精确的息肉分割能够有效地帮助医生发现并切除异常组织,降低息肉转化为结直肠癌的风险.针对息肉具有不同大小、形态、颜色、纹理,类间相似度高、类内差异度大的特点,为了实现对息肉图像的精确分割,提出一种融合多种注意力机制的卷积神经网络.首先,以Res2Net为骨干网络提取图像特征,通过通道分组空间增强注意力增强特征;其次,使用轴向自注意力结合感受野策略获得同时具有边缘细节的低级特征和全局语义高级特征;最后,利用逆向注意力挖掘边界信息,增强网络对于较小且组织边界模糊的息肉的分割性能.在5个息肉分割数据集上,与其他5种基准方法比较的实验结果表明,平均Dice系数、平均交并比和平均绝对误差指标均有所提高,其分割精度和泛化性能均优于现有主流息肉分割网络.
关键词
医学图像分割
息肉分割
结直肠癌
卷积神经网络
注意力机制
Keywords
medical image segmentation
polyp segmentation
colorectal cancer
convolutional neural network
attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于反投影回归网络的医学图像超分辨率重建
郑秋富
金燕
姜智伟
胡奕标
《计算机辅助设计与图形学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
融合多种注意力机制的结直肠息肉分割神经网络
贾立新
胡奕标
金燕
薛智中
姜智伟
郑秋富
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
6
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职称材料
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