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利用跨模态轻量级YOLOv5模型的PET/CT肺部肿瘤检测
1
作者
周涛
叶鑫宇
+1 位作者
刘凤珍
陆惠玲
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期624-632,共9页
多模态医学图像可在同一病灶处提供更多语义信息,针对跨模态语义相关性未充分考虑和模型复杂度过高的问题,该文提出基于跨模态轻量级YOLOv5(CL-YOLOv5)的肺部肿瘤检测模型。首先,提出学习正电子发射型断层显像(PET)、计算机断层扫描(CT)...
多模态医学图像可在同一病灶处提供更多语义信息,针对跨模态语义相关性未充分考虑和模型复杂度过高的问题,该文提出基于跨模态轻量级YOLOv5(CL-YOLOv5)的肺部肿瘤检测模型。首先,提出学习正电子发射型断层显像(PET)、计算机断层扫描(CT)和PET/CT不同模态语义信息的3分支网络;然后,设计跨模态交互式增强块充分学习多模态语义相关性,余弦重加权计算Transformer高效学习全局特征关系,交互式增强网络提取病灶的能力;最后,提出双分支轻量块,激活函数簇(ACON)瓶颈结构降低参数同时增加网络深度和鲁棒性,另一分支为密集连接的递进重参卷积,特征传递达到最大化,递进空间交互高效地学习多模态特征。在肺部肿瘤PET/CT多模态数据集中,该文模型获得94.76%mAP最优性能和3238 s最高效率,以及0.81 M参数量,较YOLOv5s和EfficientDet-d0降低7.7倍和5.3倍,多模态对比实验中总体上优于现有的先进方法,消融实验和热力图可视化进一步验证。
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关键词
YOLOv5
跨
模态
交互式增强块
双分支轻量块
pet/
ct多
模态
肺部肿瘤
影像
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职称材料
基于三维跨模态ConvFormer的肺部肿瘤识别
2
作者
周涛
叶鑫宇
+1 位作者
刘凤珍
陆惠玲
《计算机辅助设计与图形学学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1978-1985,共8页
针对三维医学影像因肺部肿瘤形状不规则、差异性大,导致特征提取不充分和识别不准确的问题,提出一种基于CNN和Transformer的三维跨模态肺部肿瘤识别模型3D-CConvFormer.首先,利用三分支网络学习三维PET,CT和PET/CT影像中病灶的特征;其次...
针对三维医学影像因肺部肿瘤形状不规则、差异性大,导致特征提取不充分和识别不准确的问题,提出一种基于CNN和Transformer的三维跨模态肺部肿瘤识别模型3D-CConvFormer.首先,利用三分支网络学习三维PET,CT和PET/CT影像中病灶的特征;其次,设计全局特征与浅层局部特征融合的高效ConvFormer模块,并利用自校正卷积对感受野进行有效扩展,提高每个模态中对病灶信息的提取能力;最后,设计双分支不同分辨率的跨模态特征交互块,利用2个全局注意力机制交叉学习不同模态、全局和局部信息,交互式地增强跨模态特征提取能力.实验采用的肺部肿瘤3D多模态数据集,该数据集共有3173例患者,3D-CConvFormer模型在参数量和运行时间较优的前提下,获得了89.25%的准确率和88.74%的AUC值的最优性能,为三维多模态肺部肿瘤疾病诊断提供可靠的计算机辅助.
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关键词
肺部肿瘤
ConvFormer
跨
模态
特征交互
三维pet/ct多模态影像
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职称材料
题名
利用跨模态轻量级YOLOv5模型的PET/CT肺部肿瘤检测
1
作者
周涛
叶鑫宇
刘凤珍
陆惠玲
机构
北方民族大学计算机科学与工程学院
宁夏医科大学医学信息工程学院
北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期624-632,共9页
基金
国家自然科学基金(62062003)
宁夏自然科学基金(2022AAC03149)
宁夏回族自治区重点研发计划(2020BEB04022)。
文摘
多模态医学图像可在同一病灶处提供更多语义信息,针对跨模态语义相关性未充分考虑和模型复杂度过高的问题,该文提出基于跨模态轻量级YOLOv5(CL-YOLOv5)的肺部肿瘤检测模型。首先,提出学习正电子发射型断层显像(PET)、计算机断层扫描(CT)和PET/CT不同模态语义信息的3分支网络;然后,设计跨模态交互式增强块充分学习多模态语义相关性,余弦重加权计算Transformer高效学习全局特征关系,交互式增强网络提取病灶的能力;最后,提出双分支轻量块,激活函数簇(ACON)瓶颈结构降低参数同时增加网络深度和鲁棒性,另一分支为密集连接的递进重参卷积,特征传递达到最大化,递进空间交互高效地学习多模态特征。在肺部肿瘤PET/CT多模态数据集中,该文模型获得94.76%mAP最优性能和3238 s最高效率,以及0.81 M参数量,较YOLOv5s和EfficientDet-d0降低7.7倍和5.3倍,多模态对比实验中总体上优于现有的先进方法,消融实验和热力图可视化进一步验证。
关键词
YOLOv5
跨
模态
交互式增强块
双分支轻量块
pet/
ct多
模态
肺部肿瘤
影像
Keywords
YOLOv5
Cross-modal intera
ct
ive enhancement block
Dual-branch lightweight block
Positron Emission Tomography/Computed Tomography(
pet/
ct
)multi-modal lung cancer image
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
基于三维跨模态ConvFormer的肺部肿瘤识别
2
作者
周涛
叶鑫宇
刘凤珍
陆惠玲
机构
北方民族大学计算机科学与工程学院
北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室
宁夏医科大学医学信息与工程学院
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1978-1985,共8页
基金
国家自然科学基金(62062003)
宁夏自然科学基金(2022AAC03149,2023AAC03293)。
文摘
针对三维医学影像因肺部肿瘤形状不规则、差异性大,导致特征提取不充分和识别不准确的问题,提出一种基于CNN和Transformer的三维跨模态肺部肿瘤识别模型3D-CConvFormer.首先,利用三分支网络学习三维PET,CT和PET/CT影像中病灶的特征;其次,设计全局特征与浅层局部特征融合的高效ConvFormer模块,并利用自校正卷积对感受野进行有效扩展,提高每个模态中对病灶信息的提取能力;最后,设计双分支不同分辨率的跨模态特征交互块,利用2个全局注意力机制交叉学习不同模态、全局和局部信息,交互式地增强跨模态特征提取能力.实验采用的肺部肿瘤3D多模态数据集,该数据集共有3173例患者,3D-CConvFormer模型在参数量和运行时间较优的前提下,获得了89.25%的准确率和88.74%的AUC值的最优性能,为三维多模态肺部肿瘤疾病诊断提供可靠的计算机辅助.
关键词
肺部肿瘤
ConvFormer
跨
模态
特征交互
三维pet/ct多模态影像
Keywords
lung cancer
ConvFormer
cross-modal feature intera
ct
ion
3D
pet/
ct
multimodal images
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
利用跨模态轻量级YOLOv5模型的PET/CT肺部肿瘤检测
周涛
叶鑫宇
刘凤珍
陆惠玲
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于三维跨模态ConvFormer的肺部肿瘤识别
周涛
叶鑫宇
刘凤珍
陆惠玲
《计算机辅助设计与图形学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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