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基于融合视觉Transformer与边缘引导编码-解码网络(RET-Net)算法分割脊柱MRI
被引量：
4
1
作者
孙红
莫光萍
+1 位作者
徐广辉
杨晨
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第4期577-581,共5页
目的 提出融合视觉Transformer与边缘引导的编码-解码网络(RET-Net)算法,观察其分割脊柱MRI的效能。方法 基于二类分割公开脊柱数据集spinesagt2wdataset3选取195幅脊柱三维T2WI及经过标注的对应脊柱掩码,对脊柱区域与背景设置不同标签...
目的 提出融合视觉Transformer与边缘引导的编码-解码网络(RET-Net)算法,观察其分割脊柱MRI的效能。方法 基于二类分割公开脊柱数据集spinesagt2wdataset3选取195幅脊柱三维T2WI及经过标注的对应脊柱掩码,对脊柱区域与背景设置不同标签。将残差卷积网络嵌入编码-解码网络,引入边缘模块引导网络,关注脊柱边缘粒度信息并提取边缘特征;结合视觉Transformer与残差网络提取脊柱全局及局部信息,构建RET-Net分割脊柱的深度学习模型,评价其分割脊柱的效能。结果 利用RET-Net算法能准确分割脊柱椎骨区域,边缘分割较为平滑;RET-Net在数据集中的戴斯相似系数(DSC)为90.15%,交并比(IOU)为81.06%,敏感度(SE)为92.71%,特异度(SP)为99.57%,准确率(ACC)为98.61%,豪斯多夫距离(HD)为1.84 mm,其DSC及ACC等均优于UNet、PSPNet和Attention-UNet等基础分割模型。结论 融合视觉Transformer与边缘引导RET-Net算法分割脊柱MRI效能较佳。
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关键词
脊柱
磁共振成像
诊断
计算机辅助
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职称材料
融合掩码机制的图卷积文本分类模型
被引量：
4
2
作者
孙红
黄雪阳
+2 位作者
徐广辉
陆欣荣
任丽博
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第9期98-107,共10页
图卷积神经网络在文本分类领域受到广泛关注,但同时存在过平滑的问题。此外,现有研究中掩码机制是在文本结构上进行融合,可能并不完全适用于基于图卷积神经网络的文本分类方法。因此,该文针对图结构提出了融合掩码机制的图卷积神经网络M...
图卷积神经网络在文本分类领域受到广泛关注,但同时存在过平滑的问题。此外,现有研究中掩码机制是在文本结构上进行融合,可能并不完全适用于基于图卷积神经网络的文本分类方法。因此,该文针对图结构提出了融合掩码机制的图卷积神经网络MaskGCN,直接将掩码机制引入文本图结构,并采用全局共享矩阵动态构建文本级别的多粒度文本图。在THUCNews、今日头条和SougoCS数据集上的实验表明,该文模型在有效抑制过平滑的同时,相比于其他文本分类模型取得了较优的结果。
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关键词
自然语言处理
文本分类
图卷积神经网络
掩码机制
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职称材料
题名
基于融合视觉Transformer与边缘引导编码-解码网络(RET-Net)算法分割脊柱MRI
被引量：
4
1
作者
孙红
莫光萍
徐广辉
杨晨
机构
上海
理工
大学
光电信息与计算机工程学院
同济大学附属上海市第四人民医院脊柱外科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第4期577-581,共5页
基金
上海市自然科学基金项目(21ZR1450200)。
文摘
目的 提出融合视觉Transformer与边缘引导的编码-解码网络(RET-Net)算法,观察其分割脊柱MRI的效能。方法 基于二类分割公开脊柱数据集spinesagt2wdataset3选取195幅脊柱三维T2WI及经过标注的对应脊柱掩码,对脊柱区域与背景设置不同标签。将残差卷积网络嵌入编码-解码网络,引入边缘模块引导网络,关注脊柱边缘粒度信息并提取边缘特征;结合视觉Transformer与残差网络提取脊柱全局及局部信息,构建RET-Net分割脊柱的深度学习模型,评价其分割脊柱的效能。结果 利用RET-Net算法能准确分割脊柱椎骨区域,边缘分割较为平滑;RET-Net在数据集中的戴斯相似系数(DSC)为90.15%,交并比(IOU)为81.06%,敏感度(SE)为92.71%,特异度(SP)为99.57%,准确率(ACC)为98.61%,豪斯多夫距离(HD)为1.84 mm,其DSC及ACC等均优于UNet、PSPNet和Attention-UNet等基础分割模型。结论 融合视觉Transformer与边缘引导RET-Net算法分割脊柱MRI效能较佳。
关键词
脊柱
磁共振成像
诊断
计算机辅助
Keywords
spine
magnetic resonance imaging
diagnosis,computer-assisted
分类号
R681.5 [医药卫生—骨科学]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
融合掩码机制的图卷积文本分类模型
被引量：
4
2
作者
孙红
黄雪阳
徐广辉
陆欣荣
任丽博
机构
上海
理工
大学
光电与计算机工程学院
同济大学附属上海市第四人民医院脊柱外科
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第9期98-107,共10页
基金
国家自然科学基金(61472256,61170277,61703277)。
文摘
图卷积神经网络在文本分类领域受到广泛关注,但同时存在过平滑的问题。此外,现有研究中掩码机制是在文本结构上进行融合,可能并不完全适用于基于图卷积神经网络的文本分类方法。因此,该文针对图结构提出了融合掩码机制的图卷积神经网络MaskGCN,直接将掩码机制引入文本图结构,并采用全局共享矩阵动态构建文本级别的多粒度文本图。在THUCNews、今日头条和SougoCS数据集上的实验表明,该文模型在有效抑制过平滑的同时,相比于其他文本分类模型取得了较优的结果。
关键词
自然语言处理
文本分类
图卷积神经网络
掩码机制
Keywords
natural language processing
text classification
graph convolution neural network
masking mechanism
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
基于融合视觉Transformer与边缘引导编码-解码网络(RET-Net)算法分割脊柱MRI
孙红
莫光萍
徐广辉
杨晨
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023
4
在线阅读
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职称材料
2
融合掩码机制的图卷积文本分类模型
孙红
黄雪阳
徐广辉
陆欣荣
任丽博
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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