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SE-Mask-RCNN:多参数MRI前列腺癌分割方法
被引量：
7
1
作者
黄毅鹏
胡冀苏
+5 位作者
钱旭升
周志勇
赵文露
马麒
沈钧康
戴亚康
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期203-212,共10页
为了从多参数磁共振(mp-MRI)的前列腺区域中自动提取前列腺癌病灶区域,提出新的深度卷积神经网络模型SE-Mask-RCNN.在特征图上搜索定位包含病灶的候选区域,基于候选区域实现病灶的精细分割.为了利用mp-MRI中的互补信息,通过2个并行卷积...
为了从多参数磁共振(mp-MRI)的前列腺区域中自动提取前列腺癌病灶区域,提出新的深度卷积神经网络模型SE-Mask-RCNN.在特征图上搜索定位包含病灶的候选区域,基于候选区域实现病灶的精细分割.为了利用mp-MRI中的互补信息,通过2个并行卷积网络分别提取表观扩散系数(ADC)和T2加权(T2W)图像的特征图后进行融合,使用挤压与激励块自动提升融合特征图中的有效特征并抑制无效特征.在收集得到的140例数据上进行实验.结果表明,使用SE-Mask-RCNN得到前列腺癌病灶分割Dice系数为0.654,敏感度为0.695,特异度为0.970,阳性预测值为0.685.与U-net、V-net、Resnet50-U-net和Mask-RCNN等模型相比,SE-Mask-RCNN能够有效提升mp-MRI中前列腺癌病灶区域的分割精度.
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关键词
前列腺癌
深度学习
挤压与激励块
(SE-block)
Mask-RCNN
多参数磁共振成像(mp-MRI)
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职称材料
D2SE-CNN:改进的SAR图像相干斑抑制算法
被引量：
1
2
作者
张一铭
赵生福
+2 位作者
郑鑫
王艺博
丁辉
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期103-111,共9页
合成孔径雷达(SAR)的相干成像时,由于存在相干斑噪声,导致图像细节模糊,影响SAR图像的解译等后续应用。结合注意力机制,提出一种改进的下采样卷积神经网络D2SE-CNN。该方法在ID-CNN模型的基础上,去除估计噪声的残差连接;引入下采样,使...
合成孔径雷达(SAR)的相干成像时,由于存在相干斑噪声,导致图像细节模糊,影响SAR图像的解译等后续应用。结合注意力机制,提出一种改进的下采样卷积神经网络D2SE-CNN。该方法在ID-CNN模型的基础上,去除估计噪声的残差连接;引入下采样,使原图重新排列成四个子图,扩大感受野;并添加挤压与激励块(SE)注意力模块,从而实现相干斑的抑制。为了验证算法的有效性,在BSDS500及NWPUVHR-10数据集和真实SAR图像上与主流方法进行了比较,实验结果表明,所提模型在PSNR、SSIM、ENL、Cv多个评价指标上得到较好的提升。
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关键词
SAR图像
卷积神经网络
相干斑抑制
挤压与激励块
图像质量增强
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职称材料
题名
SE-Mask-RCNN:多参数MRI前列腺癌分割方法
被引量：
7
1
作者
黄毅鹏
胡冀苏
钱旭升
周志勇
赵文露
马麒
沈钧康
戴亚康
机构
中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州)
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
苏州大学附属第二医院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期203-212,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFA0703101)
江苏省重点研发计划资助项目(BE2017663)
+1 种基金
苏州市科技计划资助项目(SS2019012,SS201855,SZS201818,SYS2018010,SS201854)
丽水市重点研发计划资助项目(2019ZDYF17).
文摘
为了从多参数磁共振(mp-MRI)的前列腺区域中自动提取前列腺癌病灶区域,提出新的深度卷积神经网络模型SE-Mask-RCNN.在特征图上搜索定位包含病灶的候选区域,基于候选区域实现病灶的精细分割.为了利用mp-MRI中的互补信息,通过2个并行卷积网络分别提取表观扩散系数(ADC)和T2加权(T2W)图像的特征图后进行融合,使用挤压与激励块自动提升融合特征图中的有效特征并抑制无效特征.在收集得到的140例数据上进行实验.结果表明,使用SE-Mask-RCNN得到前列腺癌病灶分割Dice系数为0.654,敏感度为0.695,特异度为0.970,阳性预测值为0.685.与U-net、V-net、Resnet50-U-net和Mask-RCNN等模型相比,SE-Mask-RCNN能够有效提升mp-MRI中前列腺癌病灶区域的分割精度.
关键词
前列腺癌
深度学习
挤压与激励块
(SE-block)
Mask-RCNN
多参数磁共振成像(mp-MRI)
Keywords
prostate cancer
deep learning
squeeze-and-excitation block(SE-block)
Mask-RCNN
multiparametric magnetic resonance imaging(mp-MRI)
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
D2SE-CNN:改进的SAR图像相干斑抑制算法
被引量：
1
2
作者
张一铭
赵生福
郑鑫
王艺博
丁辉
机构
首都师范大学信息工程学院
高可靠嵌入式系统技术北京市工程研究中心
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期103-111,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61876112)。
文摘
合成孔径雷达(SAR)的相干成像时,由于存在相干斑噪声,导致图像细节模糊,影响SAR图像的解译等后续应用。结合注意力机制,提出一种改进的下采样卷积神经网络D2SE-CNN。该方法在ID-CNN模型的基础上,去除估计噪声的残差连接;引入下采样,使原图重新排列成四个子图,扩大感受野;并添加挤压与激励块(SE)注意力模块,从而实现相干斑的抑制。为了验证算法的有效性,在BSDS500及NWPUVHR-10数据集和真实SAR图像上与主流方法进行了比较,实验结果表明,所提模型在PSNR、SSIM、ENL、Cv多个评价指标上得到较好的提升。
关键词
SAR图像
卷积神经网络
相干斑抑制
挤压与激励块
图像质量增强
Keywords
SAR image
convolutional neural networks
despecking
squeeze-and-excitation block
image enhancement
分类号
TJ02 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SE-Mask-RCNN:多参数MRI前列腺癌分割方法
黄毅鹏
胡冀苏
钱旭升
周志勇
赵文露
马麒
沈钧康
戴亚康
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
在线阅读
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职称材料
2
D2SE-CNN:改进的SAR图像相干斑抑制算法
张一铭
赵生福
郑鑫
王艺博
丁辉
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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