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融合全局-局部注意模块的Mask R-CNN膝关节囊肿检测方法
被引量：
3
1
作者
张丽媛
赵海蓉
+1 位作者
何巍
唐雄风
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期1183-1190,共8页
精准的膝关节囊肿检测是辅助多种膝关节疾病进行早期诊断和治疗的有效手段。然而,由于MR影像中膝关节囊肿与关节内积液和囊肿型肿瘤等其他病灶在影像特征上比较相似,导致检测任务难度较大。因此,提出了一种融合全局-局部注意模块的MaskR...
精准的膝关节囊肿检测是辅助多种膝关节疾病进行早期诊断和治疗的有效手段。然而,由于MR影像中膝关节囊肿与关节内积液和囊肿型肿瘤等其他病灶在影像特征上比较相似,导致检测任务难度较大。因此,提出了一种融合全局-局部注意模块的MaskR-CNN多任务学习模型,同时实现MR影像中膝关节囊肿的自动识别、检测与分割。首先,该方法利用通道注意力机制,将膝关节影像的全局特征和局部特征进行加权融合,形成具有多尺度信息的特征图,为模型提供更准确的判别特征。其次,引入多任务不确定性损失函数,采用同方差不确定性表明每个任务的相对置信度,对任务权重进行自适应调整,可以自动搜索最优解。最后,使用GrabCut方法基于预标记边界框生成掩码,进一步构建膝关节MR影像数据集,提升了数据标注的质量和效率。实验结果表明,该方法可以准确识别膝关节MR影像中的囊肿病灶,同时检测和分割平均精度分别达到了92.3%和92.8%,效果上优于其他对比方法。
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关键词
膝关节囊肿
多任务学习
注意力机制
多尺度特征融合
Mask
R-CNN
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职称材料
题名
融合全局-局部注意模块的Mask R-CNN膝关节囊肿检测方法
被引量：
3
1
作者
张丽媛
赵海蓉
何巍
唐雄风
机构
长春理工
大学
计算机科学技术学院
吉林大学第二医院骨科医疗中心
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期1183-1190,共8页
基金
国家自然科学基金项目(U21A20390)
吉林省自然科学基金项目(YDZJ202101ZYTS036)。
文摘
精准的膝关节囊肿检测是辅助多种膝关节疾病进行早期诊断和治疗的有效手段。然而,由于MR影像中膝关节囊肿与关节内积液和囊肿型肿瘤等其他病灶在影像特征上比较相似,导致检测任务难度较大。因此,提出了一种融合全局-局部注意模块的MaskR-CNN多任务学习模型,同时实现MR影像中膝关节囊肿的自动识别、检测与分割。首先,该方法利用通道注意力机制,将膝关节影像的全局特征和局部特征进行加权融合,形成具有多尺度信息的特征图,为模型提供更准确的判别特征。其次,引入多任务不确定性损失函数,采用同方差不确定性表明每个任务的相对置信度,对任务权重进行自适应调整,可以自动搜索最优解。最后,使用GrabCut方法基于预标记边界框生成掩码,进一步构建膝关节MR影像数据集,提升了数据标注的质量和效率。实验结果表明,该方法可以准确识别膝关节MR影像中的囊肿病灶,同时检测和分割平均精度分别达到了92.3%和92.8%,效果上优于其他对比方法。
关键词
膝关节囊肿
多任务学习
注意力机制
多尺度特征融合
Mask
R-CNN
Keywords
knee cysts
multi-task learning
attention mechanism
multi-scale feature fusion
Mask R-CNN
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
融合全局-局部注意模块的Mask R-CNN膝关节囊肿检测方法
张丽媛
赵海蓉
何巍
唐雄风
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023
3
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