近年来,Transformer在众多监督式计算机视觉任务中取得了显著进展,然而由于高质量医学标注图像的缺乏,其在半监督图像分割领域的性能仍有待提高。为此,提出了一种基于多尺度和多视图Transformer的半监督医学图像分割框架:MSMVT(multi-sc...近年来,Transformer在众多监督式计算机视觉任务中取得了显著进展,然而由于高质量医学标注图像的缺乏,其在半监督图像分割领域的性能仍有待提高。为此,提出了一种基于多尺度和多视图Transformer的半监督医学图像分割框架:MSMVT(multi-scale and multi-view transformer)。鉴于对比学习在Transformer的预训练中取得的良好效果,设计了一个基于伪标签引导的多尺度原型对比学习模块。该模块利用图像金字塔数据增强技术,为无标签图像生成富有语义信息的多尺度原型表示;通过对比学习,强化了不同尺度原型之间的一致性,从而有效缓解了由标签稀缺性导致的Transformer训练不足的问题。此外,为了增强Transformer模型训练的稳定性,提出了多视图一致性学习策略。通过弱扰动视图,以校正多个强扰动视图。通过最小化不同视图之间的输出差异性,使得模型能够对不同扰动保持多层次的一致性。实验结果表明,当仅采用10%的标注比例时,提出的MSMVT框架在ACDC、LIDC和ISIC三个公共数据集上的DSC图像分割性能指标分别达到了88.93%、84.75%和85.38%,优于现有的半监督医学图像分割方法。展开更多
卵巢囊腺瘤是一种病发于卵巢内的疾病。为了实现卵巢CT图像的病灶自动分割,提出一种基于改进的U-net模型的卵巢囊腺瘤CT图像病灶分割方法,将VGG16作为编码器,进一步简化U-net模型结构,并且结合CT图像特征进行数据增强。基于临床诊断数...卵巢囊腺瘤是一种病发于卵巢内的疾病。为了实现卵巢CT图像的病灶自动分割,提出一种基于改进的U-net模型的卵巢囊腺瘤CT图像病灶分割方法,将VGG16作为编码器,进一步简化U-net模型结构,并且结合CT图像特征进行数据增强。基于临床诊断数据构建一个卵巢CT图像数据集,进行模型训练和评估。模型在测试集上的IoU(Intersection over Union)达到了88.85%,AUC达到了99.72%,表明改进的U-net模型进行卵巢囊腺瘤病灶分割的可行性和精确性。与原始U-net模型相比,所提出方法能够在不损失分割准确度的前提下缩减模型规模,更适用于辅助临床诊断。展开更多
文摘近年来,Transformer在众多监督式计算机视觉任务中取得了显著进展,然而由于高质量医学标注图像的缺乏,其在半监督图像分割领域的性能仍有待提高。为此,提出了一种基于多尺度和多视图Transformer的半监督医学图像分割框架:MSMVT(multi-scale and multi-view transformer)。鉴于对比学习在Transformer的预训练中取得的良好效果,设计了一个基于伪标签引导的多尺度原型对比学习模块。该模块利用图像金字塔数据增强技术,为无标签图像生成富有语义信息的多尺度原型表示;通过对比学习,强化了不同尺度原型之间的一致性,从而有效缓解了由标签稀缺性导致的Transformer训练不足的问题。此外,为了增强Transformer模型训练的稳定性,提出了多视图一致性学习策略。通过弱扰动视图,以校正多个强扰动视图。通过最小化不同视图之间的输出差异性,使得模型能够对不同扰动保持多层次的一致性。实验结果表明,当仅采用10%的标注比例时,提出的MSMVT框架在ACDC、LIDC和ISIC三个公共数据集上的DSC图像分割性能指标分别达到了88.93%、84.75%和85.38%,优于现有的半监督医学图像分割方法。
文摘卵巢囊腺瘤是一种病发于卵巢内的疾病。为了实现卵巢CT图像的病灶自动分割,提出一种基于改进的U-net模型的卵巢囊腺瘤CT图像病灶分割方法,将VGG16作为编码器,进一步简化U-net模型结构,并且结合CT图像特征进行数据增强。基于临床诊断数据构建一个卵巢CT图像数据集,进行模型训练和评估。模型在测试集上的IoU(Intersection over Union)达到了88.85%,AUC达到了99.72%,表明改进的U-net模型进行卵巢囊腺瘤病灶分割的可行性和精确性。与原始U-net模型相比,所提出方法能够在不损失分割准确度的前提下缩减模型规模,更适用于辅助临床诊断。
