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UConvTrans:全局和局部信息交互的双分支心脏图像分割
被引量：
4
1
作者
李擎
皇甫玉彬
+3 位作者
李江昀
杨志方
陈鹏
王子涵
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期570-581,共12页
心脏核磁共振成像(MRI)具有噪声多、背景和目标区域相似度高、右心室形状不固定、呈月牙形或扁圆形等特点,虽然基于卷积神经网络的U型结构在医学图像分割中表现出色,但由于卷积本身的局部运算特性,提取全局信息特征能力有限,所以很难提...
心脏核磁共振成像(MRI)具有噪声多、背景和目标区域相似度高、右心室形状不固定、呈月牙形或扁圆形等特点,虽然基于卷积神经网络的U型结构在医学图像分割中表现出色,但由于卷积本身的局部运算特性,提取全局信息特征能力有限,所以很难提升在心脏MRI上的分割精度.针对上述问题,提出一种全局和局部信息交互的双分支网络模型(UConvTrans).首先,利用卷积分支和Transformer分支提取局部特征和建模全局上下文信息,能够保留细节信息并抑制心脏MRI中噪声和背景区域的干扰.其次,设计了融合卷积网络和Transformer结构的模块,该模块将二者提取的特征交互融合,增强了模型表达能力,改善了右心室的分割精度,而且避免了Transformer结构在大规模数据集上预训练,可以灵活调节网络结构.此外,UConvTrans能有效地平衡精度和效率,在MICCAI 2017 ACDC数据集上进行验证,该模型在模型参数量、计算量仅为U-Net的10%、8%的情况下,平均Dice系数比U-Net提高了1.13%.最终,在其官方测试集上实现了右心室92.42%、心肌91.64%、左心室95.06%的Dice系数,在心肌及左心室区域取得了到目前为止最好的结果.
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关键词
医学图像分割
心脏核磁共振图像
卷积神经网络
Transformer模型
编码器-解码器
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题名
UConvTrans:全局和局部信息交互的双分支心脏图像分割
被引量：
4
1
作者
李擎
皇甫玉彬
李江昀
杨志方
陈鹏
王子涵
机构
北京
科技
大学自动化学院
北京
科技
大学工业过程知识自动化教育
部
重点实验室
中国邮政储蓄银行金融科技创新部
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期570-581,共12页
基金
国家自然科学基金(62173029)资助项目。
文摘
心脏核磁共振成像(MRI)具有噪声多、背景和目标区域相似度高、右心室形状不固定、呈月牙形或扁圆形等特点,虽然基于卷积神经网络的U型结构在医学图像分割中表现出色,但由于卷积本身的局部运算特性,提取全局信息特征能力有限,所以很难提升在心脏MRI上的分割精度.针对上述问题,提出一种全局和局部信息交互的双分支网络模型(UConvTrans).首先,利用卷积分支和Transformer分支提取局部特征和建模全局上下文信息,能够保留细节信息并抑制心脏MRI中噪声和背景区域的干扰.其次,设计了融合卷积网络和Transformer结构的模块,该模块将二者提取的特征交互融合,增强了模型表达能力,改善了右心室的分割精度,而且避免了Transformer结构在大规模数据集上预训练,可以灵活调节网络结构.此外,UConvTrans能有效地平衡精度和效率,在MICCAI 2017 ACDC数据集上进行验证,该模型在模型参数量、计算量仅为U-Net的10%、8%的情况下,平均Dice系数比U-Net提高了1.13%.最终,在其官方测试集上实现了右心室92.42%、心肌91.64%、左心室95.06%的Dice系数,在心肌及左心室区域取得了到目前为止最好的结果.
关键词
医学图像分割
心脏核磁共振图像
卷积神经网络
Transformer模型
编码器-解码器
Keywords
medical image segmentation
cardiac magnetic resonance image(MRI)
convolutional neural network(CNN)
Transformer models
encoder-decoder
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
UConvTrans:全局和局部信息交互的双分支心脏图像分割
李擎
皇甫玉彬
李江昀
杨志方
陈鹏
王子涵
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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