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题名基于改进TransUNet的肺部图像分割
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作者
石勇涛
邱康齐
柳迪
杜威
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机构
三峡大学计算机与信息学院
三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第15期27-36,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61871258)
湖北省中央引导地方科技发展专项资助项目(2019ZYYD007)。
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文摘
语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度边缘特征融合的神经网络(MSB-AffTransU2Net)用于肺部图像的分割。首先,替换了TransUNet中的编解码器,采用U2-Net的RSU模块来增强特征提取的性能;然后,使用注意力特征融合机制替换原本的Concat方法,以减少模型参数并且提升特征的融合效果;接着,加入了多尺度特征提取器以及边界引导的上下文聚合模块,以融合提取更加精确的肺部边缘特征;最后,为优化模型损失函数,采纳了Dice损失与交叉熵损失,创建了一个新颖的损失函数。在COVID-19 Radiography Database的COVID类数据集上验证了所提算法的有效性。实验结果证明,MSB-AffTransU2Net在COVID数据集上的前景交并比(pIoU)和平均准确率(mAcc)与TransUNet算法相比,分别提高了3.03%和0.72%,证明了所提算法的有效性。
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关键词
COVID-19
肺部图像分割
TransUNet
边缘特征
边界引导的上下文聚合模块
注意力特征融合
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Keywords
COVID-19
lung image segmentation
TransUNet
edge feature
boundary-guided context aggregation module
attentional feature fusion
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于局部特征增强的视网膜血管分割
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作者
王倩
辛月兰
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机构
青海师范大学物理与电子信息工程学院
省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第4期216-222,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61662062)
青海省自然科学基金项目(No.2022-ZJ-929)。
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文摘
视网膜血管具有细小复杂的特点,在对其进行分割时,经常出现噪点、断裂和欠分割等问题。针对此现象,提出一种基于局部特征增强的轻量化网络LRU-Net,以捕获更多细小血管特征。首先,在通道注意力模块中加入特征提取模块,对输入特征进行二次特征提取,以得到更多的细节特征;其次,设计了一个特征融合模块,在解码器中能更有效地融合高级和低级特性,加强最终的特征表示;最后,设计了一个上下文聚合模块,提取最深层特征不同分辨率的多尺度信息,然后进行拼接,使进入上采样的输入特征更加细化。在FIVES和OCTA-500数据集上的实验结果表明,与基础网络U-Net相比,本文所提方法在做到轻量化的同时,视网膜血管分割的准确度也有了一定的提升,在两个数据集上分别达到了98.45%、97.05%。
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关键词
特征增强
特征融合模块
上下文聚合模块
视网膜血管分割
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Keywords
feature enhancement
feature fusion module
context aggregation module
retinal vascular segmenta-tion
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分类号
TN209
[电子电信—物理电子学]
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