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面向肝细胞癌微血管侵犯评估的高效多模态贡献度感知网络研究
1
作者
贾熹滨
于高远
+3 位作者
王珞
邓玉辉
杨大为
杨正汉
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2053-2066,共14页
微血管侵犯(MicroVascular Invasion,MVI)是肝细胞癌(HepatoCellular Carcinoma,HCC)切除或移植患者出现早期复发和长期预后不良的重要影响因素,因此在HCC患者术前评估是否存在MVI具有非常重要的临床价值.近年来,深度学习为MVI影像诊断...
微血管侵犯(MicroVascular Invasion,MVI)是肝细胞癌(HepatoCellular Carcinoma,HCC)切除或移植患者出现早期复发和长期预后不良的重要影响因素,因此在HCC患者术前评估是否存在MVI具有非常重要的临床价值.近年来,深度学习为MVI影像诊断评估提供了有价值的解决方法,但受数据标注收集困难等因素的影响,目前研究多独立利用电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)或核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)手段采集影像中的单模态序列,缺乏对各成像手段中多模态序列的综合应用.在小样本场景下,为有效利用多模态序列数据,提高诊断效能,本文提出一种高效多模态贡献度感知网络.该网络可以利用模态分组卷积和高效多模态自适应加权模块,在极少计算开销的引入下,学习CT或MRI的各模态影像信息在复杂多样的MVI表象下的诊断贡献.本文在三甲医院收集的临床数据集上进行实验,结果表明该网络模型可以在少量有标注数据的支持下,取得优于多种基于注意力机制的神经网络模型的MVI诊断性能,为专业医师的诊断分析提供了有效参考.
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关键词
微血管侵犯评估
多模态
融合
高效多模态贡献度感知
模态
分组卷积
高效多
模态
自适应加权
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职称材料
改进ViT的RGB-T多模态交互跟踪算法研究
被引量：
1
2
作者
吴波
张荣芬
刘宇红
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第7期267-277,共11页
针对之前的RGB-T目标跟踪工作中,直接将可见光RGB和热红外TIR图像的特征连接在一起,或者从搜索图像中抽取候选框,对孤立的RGB和TIR候选框对进行融合,导致无法充分利用不同模态之间的互补信息,还引入了冗余背景噪声的问题,提出了一种基...
针对之前的RGB-T目标跟踪工作中,直接将可见光RGB和热红外TIR图像的特征连接在一起,或者从搜索图像中抽取候选框,对孤立的RGB和TIR候选框对进行融合,导致无法充分利用不同模态之间的互补信息,还引入了冗余背景噪声的问题,提出了一种基于改进ViT(vision Transformer)的多模态交互的RGB-T跟踪算法。使用高效多头自注意力(efficient multi-head self-attention,EMSA),加强各个注意力头部之间的信息交互;引入AdaptMLP模块,可以更灵活地处理数据,强化模型的非线性表达能力;设计了MHT(MLP-mixer hybrid Transformer)模块,在Transformer模块的注意力分支提取特征的同时,MLP-Mixer分支在空间和通道上对输入进行特征信息提取,将两个分支的特征进行融合;将MHT模块输出的特征信息馈送到TBSI(bridging search region interaction with template)层中,进行跨模态信息交互。在公开的大规模RGB-T数据集LasHeR测试集上进行测试,得到的精确度、归一化精度和成功率分别为66.9%、63.5%和53.5%,分别比基准算法提高了1.8、1.6和1.3个百分点。实验结果表明,所提算法能够提高跟踪器的性能。
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关键词
RGB-T跟踪
混合多层
感知
机
多模态
交互
模板融合
高效多
头自注意力
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职称材料
题名
面向肝细胞癌微血管侵犯评估的高效多模态贡献度感知网络研究
1
作者
贾熹滨
于高远
王珞
邓玉辉
杨大为
杨正汉
机构
北京工业大学信息学部
多媒体与智能软件技术北京市重点实验室(北京工业大学)
北京人工智能研究院(北京工业大学)
首都医科大学附属北京友谊医院放射科
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2053-2066,共14页
基金
国家自然科学基金(No.82071876,No.62171298,No.61871276)
北京市医管中心青苗人才项目(No.QML20200108)。
文摘
微血管侵犯(MicroVascular Invasion,MVI)是肝细胞癌(HepatoCellular Carcinoma,HCC)切除或移植患者出现早期复发和长期预后不良的重要影响因素,因此在HCC患者术前评估是否存在MVI具有非常重要的临床价值.近年来,深度学习为MVI影像诊断评估提供了有价值的解决方法,但受数据标注收集困难等因素的影响,目前研究多独立利用电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)或核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)手段采集影像中的单模态序列,缺乏对各成像手段中多模态序列的综合应用.在小样本场景下,为有效利用多模态序列数据,提高诊断效能,本文提出一种高效多模态贡献度感知网络.该网络可以利用模态分组卷积和高效多模态自适应加权模块,在极少计算开销的引入下,学习CT或MRI的各模态影像信息在复杂多样的MVI表象下的诊断贡献.本文在三甲医院收集的临床数据集上进行实验,结果表明该网络模型可以在少量有标注数据的支持下,取得优于多种基于注意力机制的神经网络模型的MVI诊断性能,为专业医师的诊断分析提供了有效参考.
关键词
微血管侵犯评估
多模态
融合
高效多模态贡献度感知
模态
分组卷积
高效多
模态
自适应加权
Keywords
microvascular invasion evaluation
multimodal fusion
efficient multimodal contribution aware
modality grouping convolution
efficient multimodal adaptive weighting
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
改进ViT的RGB-T多模态交互跟踪算法研究
被引量：
1
2
作者
吴波
张荣芬
刘宇红
机构
贵州大学大数据与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第7期267-277,共11页
基金
贵州省科学技术基金(黔科合基础-ZK[2021]重点001)。
文摘
针对之前的RGB-T目标跟踪工作中,直接将可见光RGB和热红外TIR图像的特征连接在一起,或者从搜索图像中抽取候选框,对孤立的RGB和TIR候选框对进行融合,导致无法充分利用不同模态之间的互补信息,还引入了冗余背景噪声的问题,提出了一种基于改进ViT(vision Transformer)的多模态交互的RGB-T跟踪算法。使用高效多头自注意力(efficient multi-head self-attention,EMSA),加强各个注意力头部之间的信息交互;引入AdaptMLP模块,可以更灵活地处理数据,强化模型的非线性表达能力;设计了MHT(MLP-mixer hybrid Transformer)模块,在Transformer模块的注意力分支提取特征的同时,MLP-Mixer分支在空间和通道上对输入进行特征信息提取,将两个分支的特征进行融合;将MHT模块输出的特征信息馈送到TBSI(bridging search region interaction with template)层中,进行跨模态信息交互。在公开的大规模RGB-T数据集LasHeR测试集上进行测试,得到的精确度、归一化精度和成功率分别为66.9%、63.5%和53.5%,分别比基准算法提高了1.8、1.6和1.3个百分点。实验结果表明,所提算法能够提高跟踪器的性能。
关键词
RGB-T跟踪
混合多层
感知
机
多模态
交互
模板融合
高效多
头自注意力
Keywords
RGB-T tracking
mixer multilayer perceptron(MLP-Mixer)
multimodal interaction
template fusion
efficient multi-head self-attention(EMSA)
分类号
TP391 [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
面向肝细胞癌微血管侵犯评估的高效多模态贡献度感知网络研究
贾熹滨
于高远
王珞
邓玉辉
杨大为
杨正汉
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
改进ViT的RGB-T多模态交互跟踪算法研究
吴波
张荣芬
刘宇红
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
1
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职称材料
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