面向乳腺超声图像分割的混合监督双通道反馈U-Net

目的 基于超声图像的乳腺病灶分割是实现乳腺癌计算机辅助诊断和定量分析的基本预处理步骤。由于乳腺超声图像病灶边缘通常较为模糊,而且缺乏大量已标注的分割图像,增加了基于深度学习的乳腺超声图像分割难度。本文提出一种混合监督双通道反馈U-Net（hybrid supervised dual-channel feedback U-Net,HSDF-U-Net）算法,提升乳腺超声图像分割的准确性。方法 HSDF-U-Net通过融合自监督学习和有监督分割实现混合监督学习,并且进一步通过设计双通道反馈U-Net网络提升图像分割准确性。为了改善标记数据有限的问题,首先在自监督学习框架基础上结合标注分割图像中的标签信息,设计一种边缘恢复的辅助任务,以实现对病灶边缘表征能力更强的预训练模型,然后迁移至下游图像分割任务。为了提升模型在辅助边缘恢复任务和下游分割任务的表现,将循环机制引入经典的U-Net网络,通过将反馈的输出结果重新送入另一个通道,构成双通道编码器,然后解码输出更精确的分割结果。结果 在两个公开的乳腺超声图像分割数据集上评估HSDF-U-Net算法性能。HSDF-U-Net对Dataset B数据集中的图像进行分割获得敏感度为0.848 0、Dice为0.826 1、平均对称表面距离为5.81的结果,在Dataset BUSI（breast ultrasound images）数据集上获得敏感度为0.803 9、Dice为0.803 1、平均对称表面距离为6.44的结果。与多种典型的U-Net分割算法相比,上述结果均有提升。结论 本文所提HSDF-U-Net算法提升了乳腺超声图像中的病灶分割的精度,具备潜在的应用价值。     

乳腺超声肿瘤动态噪声指数及分割算法

目的 深度学习在各种语义分割任务中取得了优异的性能,但需要大量带有准确标注的训练样本。乳腺超声由于其成像特点,导致图像对比度和分辨率低、斑点噪声较高、组织间边界模糊等,这些问题导致精确标注十分困难。超声分割数据集中存在较多非准确的标注,这些数据即标注噪声。若训练集中包含一定量的噪声,将会极大地影响网络的分割准确度。为了解决该问题,提出了一种针对超声图像的动态噪声指数及分割算法,实现在乳腺超声数据包含噪声的情况下肿瘤区域的准确分割。方法 针对超声图像的噪声特点提出动态噪声指数（dynamic noise index,DNI）;在网络训练过程中实时更新DNI,并在每次迭代结束后计算整个训练集的DNI分布,进而实现对噪声数据的可检测;提出一个改进的损失函数以增强网络噪声检测性能,同时结合DNI降低噪声对训练反向传播的影响。最后本文将动态噪声指数和改进的损失函数联合形成一个噪声容忍框架,该框架可以应用于其他分割网络。结果 本文将噪声容忍框架和多种分割网络进行结合,并在两个数据集上进行实验。公开数据集的实验结果显示,增加噪声容忍框架的网络相比于原网络各指标提高了8%~12%。本文构建了一个包含1 805幅图像的乳腺超声肿瘤分割数据集,结合噪声容忍框架之后的网络各指标也取得了4%~7%的提升。结论 本文提出的动态噪声指数及分割算法针对不同噪声比例的训练数据集,对噪声均能有效地抑制,并取得稳定的分割性能。     

弱监督深度语义分割网络的多源遥感影像水体检测

目的 深度语义分割网络的优良性能高度依赖于大规模和高质量的像素级标签数据。在现实任务中,收集大规模、高质量的像素级水体标签数据将耗费大量人力物力。为了减少标注工作量,本文提出使用已有的公开水体覆盖产品来创建遥感影像对应的水体标签,然而已有的公开水体覆盖产品的空间分辨率低且存在一定错误。对此,提出采用弱监督深度学习方法训练深度语义分割网络。方法 在训练阶段,将原始数据集划分为多个互不重叠的子数据集,分别训练深度语义分割网络,并将训练得到的多个深度语义分割网络协同更新标签,然后利用更新后的标签重复前述过程,重新训练深度语义分割网络,多次迭代后可以获得好的深度语义分割网络。在测试阶段,多源遥感影像经多个代表不同视角的深度语义分割网络分别预测,然后投票产生最后的水体检测结果。结果 为了验证本文方法的有效性,基于原始多源遥感影像数据创建了一个面向水体检测的多源遥感影像数据集,并与基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络进行比较,交并比（intersection-over-union,IoU）分别提升了5.5%和7.2%。结论 实验结果表明,本文方法具有收敛性,并且光学影像和合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像的融合有助于提高水体检测性能。在使用分辨率低、噪声多的水体标签进行训练的情况下,训练所得多视角模型的水体检测精度明显优于基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络。     

动态生成掩膜弱监督语义分割

目的 传统图像语义分割需要的像素级标注数据难以大量获取,图像语义分割的弱监督学习是当前的重要研究方向。弱监督学习是指使用弱标注样本完成监督学习,弱标注比像素级标注的标注速度快、标注方式简单,包括散点、边界框、涂鸦等标注方式。方法 针对现有方法对多层特征利用不充分的问题,提出了一种基于动态掩膜生成的弱监督语义分割方法。该方法以边界框作为初始前景分割轮廓,使用迭代方式通过卷积神经网络（convolutional neural network,CNN） 多层特征获取前景目标的边缘信息,根据边缘信息生成掩膜。迭代的过程中首先使用高层特征对前景目标的大体形状和位置做出估计,得到粗略的物体分割掩膜。然后根据已获得的粗略掩膜,逐层使用CNN 特征对掩膜进行更新。结果 在Pascal VOC（visual object classes） 2012 数据集上取得了78.06% 的分割精度,相比于边界框监督、弱—半监督、掩膜排序和实例剪切方法,分别提高了14.71%、4.04%、3.10% 和0.92%。结论 该方法能够利用高层语义特征,减少分割掩膜中语义级别的错误,同时使用底层特征对掩膜进行更新,可以提高分割边缘的准确性。     

U-Net支气管超声弹性图像纵膈淋巴结分割

目的 超声弹性成像技术已逐步应用于支气管淋巴结良恶性的诊断,帮助确定肺癌分期。在支气管超声弹性图像中,淋巴结区域的精确定位对诊断准确度具有重要影响,但通常依赖专业医师的手动分割,费时费力。为此,本文设计了一种注意力上下文编码器网络（attention context encoder network,ACE-Net）。方法 本文网络模型包括编码器、上下文提取器和解码器3部分。使用在ImageNet数据集上预训练且去掉平均池化层和全连接层的34层残差网络ResNet-34作为编码器提取特征,上下文提取器从编码器的输出中进一步提取高级语义信息,同时保留尽可能多的空间信息,基于AG （attention gate）的解码器可以抑制输入图像中的不相关区域,同时突出对当前任务更关键的特征。结果 实验在本文收集的包含支气管超声弹性图像及对应分割标签的数据集上进行,与6种典型的U-Net结构深度网络模型的分割性能进行对比,数据集中的每幅图像中的淋巴结都由专业医师手动分割标注。基础U-Net网络得到淋巴结分割结果的Dice系数、敏感度和特异度分别为0.820 7、85.08%和96.82%,其他改进网络的分割性能在此基础上均有一定提高,本文方法的Dice系数、敏感度和特异度分别为0.845 1、87.92%和97.04%,Dice系数和敏感度在所有方法中取得了最优值,特异度取得了次优值。结论 以U-Net为代表的深度学习模型在支气管超声弹性图像淋巴结分割问题中具有很大潜力,将上下文提取器和注意力机制融入U-Net网络可以一定程度提升分割精度。本文收集的数据集将有助于推动支气管超声弹性图像淋巴结分割问题的研究。     

结合改进的U-Net和Morphsnakes的肝脏分割

目的 精确的肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断和手术规划的必要步骤,但由于肝脏解剖学的复杂性、邻近器官的低对比度和病态等原因,使得肝脏分割在医学图像处理领域仍然是具有挑战性的任务。针对腹部图像器官边界模糊及传统U-Net模型实现端到端的分割时精确度不高等问题,设计了一种基于改进的U-Net （IU-Net）和Morphsnakes算法的增强CT图像肝脏分割方法。方法 首先根据CT图像头文件信息对原始数据进行预处理并构建数据集,然后使用构建好的数据集训练IU-Net,训练过程中使用自定义的Dice层评测图像分割结果的准确率,最后通过OpenCV和Morphsnakes对初始分割结果进行精细分割,最终实现增强CT图像中肝脏的精确分割。结果 实验数据包括200组增强CT,160组用于训练,40组用于测试。本文算法分割准确率达到了94.8%,与U-Net、FCN-8s模型相比,具有更好的分割效果。结论 本文算法可以准确分割增强CT图像中各种形状的肝脏,能够为临床诊断提供可靠依据。     

基于Transformer的脊椎CT图像分割

目的 脊椎CT（computed tomography）图像存在组织结构显示不佳、对比度差以及噪音干扰等问题;传统分割算法分割精度低,分割过程需人工干预,往往只能实现半自动分割,不能满足实时分割需求。基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的U-Net模型成为医学图像分割标准,但仍存在长距离交互受限的问题。Transformer集成全局自注意力机制,可捕获长距离的特征依赖,在计算机视觉领域表现出巨大优势。本文提出一种CNN与Transformer混合分割模型TransAGUNet （Transformer attention gate U-Net）,以实现对脊椎CT图像的高效自动化分割。方法 提出的模型将Transformer、注意力门控机制（attention gate,AG）及U-Net相结合构成编码—解码结构。编码器使用Transformer和CNN混合架构,提取局部及全局特征;解码器使用CNN架构,在跳跃连接部分融入AG,将下采样特征图对应的注意力图（attention map）与下一层上采样后获得的特征图进行拼接,融合低层与高层特征从而实现更精细的分割。实验使用Dice Loss与带权重的交叉熵之和作为损失函数,以解决正负样本分布不均的问题。结果 将提出的算法在VerSe2020数据集上进行测试,Dice系数较主流的CNN分割模型U-Net、Attention U-Net、U-Net++和U-Net3+分别提升了4.47%、2.09%、2.44%和2.23%,相较优秀的Transformer与CNN混合分割模型TransUNet和TransNorm分别提升了2.25%和1.08%。结论 本文算法较以上6种分割模型在脊椎CT图像的分割性能最优,有效地提升了脊椎CT图像的分割精度,分割实时性较好。     

自上而下注意图分割的细粒度图像分类

目的 针对细粒度图像分类中的背景干扰问题,提出一种利用自上而下注意图分割的分类模型。方法 首先,利用卷积神经网络对细粒度图像库进行初分类,得到基本网络模型。再对网络模型进行可视化分析,发现仅有部分图像区域对目标类别有贡献,利用学习好的基本网络计算图像像素对相关类别的空间支持度,生成自上而下注意图,检测图像中的关键区域。再用注意图初始化GraphCut算法,分割出关键的目标区域,从而提高图像的判别性。最后,对分割图像提取CNN特征实现细粒度分类。结果 该模型仅使用图像的类别标注信息,在公开的细粒度图像库Cars196和Aircrafts100上进行实验验证,最后得到的平均分类正确率分别为86.74%和84.70%。这一结果表明,在GoogLeNet模型基础上引入注意信息能够进一步提高细粒度图像分类的正确率。结论 基于自上而下注意图的语义分割策略,提高了细粒度图像的分类性能。由于不需要目标窗口和部位的标注信息,所以该模型具有通用性和鲁棒性,适用于显著性目标检测、前景分割和细粒度图像分类应用。     

结合整体一致性和局部差异性的图像目标显著性检测

目的 为准确描述图像的显著信息,提出一种结合整体一致性和局部差异性的显著性检测方法,并将显著性特征融入到目标分割中。方法 首先,利用频率调谐法(IG)对目标整体特征的一致性进行显著性检测。然后,引入NIF算法检测显著目标的局部差异性。最后结合两种算法形成最终的显著性检测方法,并应用于图像目标分割。结果 在公认的Weizmann数据集上验证本文方法显示目标的绝对效率并与其他算法对比,实验结果表明本文方法在精确率,召回率,F1-measure(分别为0.445 6,0.751 2,0.576 4)等方面优于当前流行的算法。并且在融合显著性的图像目标分割中,取得满意的实验结果。结论 提出一种新的显著性检测算法,综合体现目标的整体和局部特征,并在公开数据集上取得较高的统计评价。实验结果表明,该算法能够对自然图像进行较准确的显著性检测,并成功地应用于自然图像的目标分割。     

高分辨率遥感影像的边缘损失增强地物分割

目的 针对高分辨率遥感影像语义分割中普遍存在的分割精度不高、目标边界模糊等问题,提出一种综合利用边界信息和网络多尺度特征的边缘损失增强语义分割方法。方法 对单幅高分辨率遥感影像,首先通过对VGG-16（visual geometry group 16-layer net）网络引入侧边输出结构,提取到图像丰富的特征细节;然后使用深度监督的短连接结构将从深层到浅层的侧边输出组合起来,实现多层次和多尺度特征融合;最后添加边缘损失增强结构,用以获得较为清晰的目标边界,提高分割结果的准确性和完整性。结果 为了验证所提方法的有效性,选取中国北方种植大棚遥感影像和Google Earth上的光伏板组件遥感影像进行人工标注,并制作实验数据集。在这两个数据集上,将所提方法与几种常用的语义分割方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法的精度在召回率为00.9之间时均在0.8以上,在2个数据集上的平均绝对误差分别为0.079 1和0.036 2。同时,通过消融实验分析了各个功能模块对最终结果的贡献。结论 与当前先进方法相比,本文提出的边缘损失增强地物分割方法能够更加精确地从遥感影像的复杂背景中提取目标区域,使分割时提取到的目标拥有更加清晰的边缘。     

Seg-CapNet：心脏MRI图像分割神经网络模型

目的 针对现有神经网络模型需要对左心室心肌内膜和外膜单独建模的问题,本文提出了一种基于胶囊结构的心脏磁共振图像（magnetic resonance imaging,MRI）分割模型Seg-CapNet,旨在同时提取心肌内膜和外膜,并保证两者的空间位置关系。方法 首先利用胶囊网络将待分割目标转换成包含目标相对位置、颜色以及大小等信息的向量,然后使用全连接将这些向量的空间关系进行重组,最后采用反卷积对特征图进行上采样,将分割图还原为输入图像尺寸。在上采样过程中将每层特征图与卷积层的特征图进行连接,有助于图像细节还原以及模型的反向传播,加快训练过程。Seg-CapNet的输出向量不仅有图像的灰度、纹理等底层图像特征,还包含目标的位置、大小等语义特征,有效提升了目标图像的分割精度。为了进一步提高分割质量,还提出了一种新的损失函数用于约束分割结果以保持多目标区域间的相对位置关系。结果 在ACDC（automated cardiac diagnosis challenge）2017、MICCAI（medical image computing and computer-assisted intervention）2013和MICCAI2009等3个心脏MRI分割竞赛的公开数据集上对Seg-CapNet模型进行训练和验证,并与神经网络分割模型U-net和SegNet进行对比。实验结果表明,相对于U-Net和SegNet,Seg-CapNet同时分割目标重叠区域的平均Dice系数提升了3.5%,平均豪斯多夫距离（Hausdorff distance,HD）降低了18%。并且Seg-CapNet的参数量仅为U-Net的54%、SegNet的40%,在提升分割精度的同时,降低了训练时间和复杂度。结论 本文提出的Seg-CapNet模型在保证同时分割重叠区域目标的同时,降低了参数量,提升了训练速度,并保持了较好的左心室心肌内膜和外膜分割精度。     

引入注意力机制和多视角融合的脑肿瘤MR图像U-Net分割模型

目的 脑肿瘤核磁共振（magnetic resonance,MR）图像分割对评估病情和治疗患者具有重要意义。虽然深度卷积网络在医学图像分割中取得了良好表现,但由于脑胶质瘤的恶性程度与外观表现有巨大差异,脑肿瘤MR图像分割仍是一项巨大挑战。图像语义分割的精度取决于图像特征的提取和处理效果。传统的U-Net网络以一种低效的拼接方式集成高层次特征和低层次特征,从而导致图像有效信息丢失,此外还存在未能充分利用上下文信息和空间信息的问题。对此,本文提出一种基于注意力机制和多视角融合U-Net算法,实现脑肿瘤MR图像的分割。方法 在U-Net的解码和编码模块之间用多尺度特征融合模块代替传统的卷积层,进行多尺度特征映射的提取与融合;在解码模块的级联结构中添加注意力机制,增加有效信息的权重,避免信息冗余;通过融合多个视角训练的模型引入3维图像的空间信息。结果 提出的模型在BraTS18（Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2018）提供的脑肿瘤MR图像数据集上进行验证,在肿瘤整体区域、肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的Dice score分别为0.907、0.838和0.819,与其他方法进行对比,较次优方法分别提升了0.9%、1.3%和0.6%。结论 本文方法改进了传统U-Net网络提取和利用图像语义特征不足的问题,并引入了3维MR图像的空间信息,使得肿瘤分割结果更加准确,具有良好的研究和应用价值。     

多尺度特征融合工件目标语义分割

目的 目标语义特征提取效果直接影响图像语义分割的精度,传统的单尺度特征提取方法对目标的语义分割精度较低,为此,提出一种基于多尺度特征融合的工件目标语义分割方法,利用卷积神经网络提取目标的多尺度局部特征语义信息,并将不同尺度的语义信息进行像素融合,使神经网络充分捕获图像中的上下文信息,获得更好的特征表示,有效实现工件目标的语义分割。方法 使用常用的多类工件图像定义视觉任务,利用残差网络模块获得目标的单尺度语义特征图,再结合本文提出的多尺度特征提取方式获得不同尺度的局部特征语义信息,通过信息融合获得目标分割图。使用上述方法经多次迭代训练后得到与视觉任务相关的工件目标分割模型,并对训练权重与超参数进行保存。结果 将本文方法和传统的单尺度特征提取方法做定性和定量的测试实验,结果表明,获得的分割网络模型对测试集中的目标都具有较精确的分割能力,与单尺度特征提取方法相比,本文方法的平均交并比mIOU（mean intersection over union）指标在验证集上训练精度提高了4.52%,在测试集上分割精度提高了4.84%。当测试样本中包含的目标种类较少且目标边缘清晰时,本文方法能够得到更精准的分割结果。结论 本文提出的语义分割方法,通过多尺度特征融合的方式增强了神经网络模型对目标特征的提取能力,使训练得到的分割网络模型比传统的单尺度特征提取方式在测试集上具有更优秀的性能,从而验证了所提出方法的有效性。     

带尺寸约束的弱监督眼底图像视盘分割

目的 医学图像的像素级标注工作需要耗费大量的人力。针对这一问题，本文以医学图像中典型的眼底图像视盘分割为例，提出了一种带尺寸约束的弱监督眼底图像视盘分割算法。方法 对传统卷积神经网络框架进行改进，根据视盘的结构特点设计新的卷积融合层，能够更好地提升分割性能。为了进一步提高视盘分割精度，本文对卷积神经网络的输出进行了尺寸约束，同时用一种新的损失函数对尺寸约束进行优化，所提的损失公式可以用标准随机梯度下降方法来优化。结果 在RIM-ONE视盘数据集上展开实验，并与经典的全监督视盘分割方法进行比较。实验结果表明，本文算法在只使用图像级标签的情况下，平均准确识别率（mAcc）、平均精度（mPre）和平均交并比（mIoU）分别能达到0.852、0.831、0.827。结论 本文算法不需要专家进行像素级标注就能够实现视盘的准确分割，只使用图像级标注就能够得到像素级标注的分割精度。缓解了医学图像中像素级标注难度大的问题。     

语义拉普拉斯金字塔多中心乳腺肿瘤分割网络

目的 乳腺肿瘤分割对乳腺癌的辅助诊疗起着关键作用,但现有研究大多集中在单中心数据的分割上,泛化能力不强,无法应对临床的复杂数据。因此,本文提出一种语义拉普拉斯金字塔网络（semantic Laplacian pyramids network,SLAPNet）,实现多中心数据下乳腺肿瘤的准确分割。方法 SLAPNet主要包含高斯金字塔和语义金字塔两个结构,前者负责得到多尺度的图像输入,后者负责提取多尺度的语义特征并使语义特征能在不同尺度间传播。结果 网络使用Dice相似系数（Dice similarity coefficient,DSC）作为优化目标。为了验证模型性能,采用多中心数据进行测试,与AttentionUNet、PSPNet （pyramid scene parsing network）、UNet 3+、MSDNet （multiscale dual attention network）、PyConvUNet （pyramid convolutional network）等深度学习模型进行对比,并利用DSC和Jaccard系数（Jaccard coefficient,JC）等指标进行定量分析。使用内部数据集测试时,本文模型乳腺肿瘤分割的DSC为0.826;使用公开数据集测试时,DSC为0.774,比PyConvUNet提高了约1.3%,比PSPNet和UNet3+提高了约1.5%。结论 本文提出的语义拉普拉斯金字塔网络,通过结合多尺度和多级别的语义特征,可以在多中心数据上准确实现乳腺癌肿瘤的自动分割。     

自然光普通摄像头的眼部分割及特征点定位数据集ESLD

目的 眼部状态的变化可以作为反映用户真实心理状态及情感变化的依据。由于眼部区域面积较小,瞳孔与虹膜颜色接近,在自然光下利用普通摄像头捕捉瞳孔大小以及位置的变化信息是当前一项具有较大挑战的任务。同时,与现实应用环境类似的具有精细定位和分割信息的眼部结构数据集的欠缺也是制约该领域研究发展的原因之一。针对以上问题,本文利用在普通摄像头场景下采集眼部图像数据,捕捉瞳孔的变化信息并建立了一个眼部图像分割及特征点定位数据集(eye segment and landmark detection dataset,ESLD)。方法 收集、标注并公开发布一个包含多种眼部类型的图像数据集ESLD。采用3种方式采集图像：1)采集用户使用电脑时的面部图像;2)收集已经公开的数据集中满足在自然光下使用普通摄像机条件时采集到的面部图像;3)基于公开软件UnityEye合成的眼部图像。3种采集方式可分别得到1 386幅、804幅和1 600幅眼部图像。得到原始图像后,在原始图像中分割出眼部区域,将不同尺寸的眼部图像归一化为256×128像素。最后对眼部图像的特征点进行人工标记和眼部结构分割。结果 ESLD数据集包含多种类型的眼部图像,可满足研究人员的不同需求。因为实际采集和从公开数据集中获取真实眼部图像十分困难,所以本文利用UnityEye生成眼部图像以改善训练数据量少的问题。实验结果表明,合成的眼部图像可以有效地弥补数据量缺少的问题,F1值可达0.551。利用深度学习方法分别提供了眼部特征点定位和眼部结构分割任务的基线。采用ResNet101作为特征提取网络情况下,眼部特征点定位的误差为5.828,眼部结构分割的mAP (mean average precision)可达0.965。结论 ESLD数据集可为研究人员通过眼部图像研究用户情感变化以及心理状态提供数据支持。     

U-Net通道变换网络在腺体图像分割中的应用

目的 腺体医学图像分割是将医学图像中的腺体区域与周围组织分离出来的过程,对分割精度有极高要求。传统模型在对腺体医学图像分割时,因腺体形态多样性和小目标众多的特点,容易出现分割不精细或误分割等问题,对此根据腺体医学图像的特点对U-Net型通道变换网络分割模型进行改进,实现对腺体图像更高精度分割。方法 首先在U-Net型通道变换网络的编码器前端加入ASPP_SE （spatial pyramid pooling_squeeze-and-excitation networks）模块与ConvBatchNorm模块的组合,在增强编码器提取小目标特征信息能力的同时,防止模型训练出现过拟合现象。其次在编码器与跳跃连接中嵌入简化后的密集连接,增强编码器相邻模块特征信息融合。最后在通道融合变换器（channel cross fusion with Transformer,CCT）中加入细化器,将自注意力图投射到更高维度,提高自注意机制能力,增强编码器全局模块特征信息融合。简化后的密集连接与CCT结合使用,模型可以达到更好效果。结果 改进算法在公开腺体数据集MoNuSeg （multi-organ nuclei segmentation challenge）和Glas （gland segmentation）上进行实验。以Dice系数和IoU （intersection over union）系数为主要指标,在MoNuSeg的结果为80.55%和67.32%,在Glas数据集的结果为92.23%和86.39%,比原U-Net型通道变换网络分别提升了0.88%、1.06%和1.53%、2.43%。结论 本文提出的改进算法在腺体医学分割上优于其他现有分割算法,能满足临床医学腺体图像分割要求。     

融合空洞卷积与注意力的胃癌组织切片分割

目的 病理组织切片检查是诊断胃癌的金标准,准确发现切片中的病变区域有助于及时确诊并开展后续治疗。然而,由于病理切片图像的复杂性、病变细胞与正常细胞形态差异过小等问题,传统的语义分割模型并不能达到理想的分割效果。基于此,本文提出了一种针对病理切片的语义分割方法ADEU-Net （attention-dilated-efficient U-Net++）,提高胃癌区域分割的精度,实现端到端分割。方法 ADEU-Net使用经过迁移学习的EfficientNet作为编码器部分,增强图像特征提取能力。解码器采用了简化的U-Net++短连接方式,促进深浅层特征融合的同时减少网络参数量,并重新设计了其中的卷积模块提高梯度传递能力。中心模块使用空洞卷积对编码器输出结果进行多尺度的特征提取,增强模型对不同尺寸切片的鲁棒性。编码器与解码器的跳跃连接使用了注意力模块,以抑制背景信息的特征响应。结果 在2020年“华录杯”江苏大数据开发与应用大赛（简称“SEED”大赛）数据集中与其他经典方法比较,验证了一些经典模型在该分割任务中难以拟合的问题,同时实验得出修改特征提取方式对结果有较大提升,本文方法在分割准确度上比原始U-Net提高了18.96%。在SEED数据集与2017年中国大数据人工智能创新创业大赛（brain of things,BOT）数据集中进行了消融实验,验证了本文方法中各个模块均有助于提高病理切片的分割效果。在SEED数据集中,本文方法ADEU-Net比基准模型在Dice系数、准确度、敏感度和精确度上分别提升了5.17%、2.7%、3.69%、4.08%;在BOT数据集中,本文方法的4项指标分别提升了0.47%、0.06%、4.30%、6.08%。结论 提出的ADEU-Net提升了胃癌病理切片病灶点分割的精度,同时具有良好的泛化性能。     

激光—相机系统语义栅格建图和路径规划

目的 SLAM（simultaneous localization and mapping）是移动机器人在未知环境进行探索、感知和导航的关键技术。激光SLAM测量精确，便于机器人导航和路径规划，但缺乏语义信息。而视觉SLAM的图像能提供丰富的语义信息，特征区分度更高，但其构建的地图不能直接用于路径规划和导航。为了实现移动机器人构建语义地图并在地图上进行路径规划，本文提出一种语义栅格建图方法。方法 建立可同步获取激光和语义数据的激光-相机系统，将采集的激光分割数据与目标检测算法获得的物体包围盒进行匹配，得到各物体对应的语义激光分割数据。将连续多帧语义激光分割数据同步融入占据栅格地图。对具有不同语义类别的栅格进行聚类，得到标注物体类别和轮廓的语义栅格地图。此外，针对语义栅格地图发布导航任务，利用路径搜索算法进行路径规划，并对其进行改进。结果 在实验室走廊和办公室分别进行了语义栅格建图的实验，并与原始栅格地图进行了比较。在语义栅格地图的基础上进行了路径规划，并采用了语义赋权算法对易移动物体的路径进行对比。结论 多种环境下的实验表明本文方法能获得与真实环境一致性较高、标注环境中物体类别和轮廓的语义栅格地图，且实验硬件结构简单、成本低、性能良好，适用于智能化机器人的导航和路径规划。     

语义融合眼底图像动静脉分类方法

目的 眼底图像中的动静脉分类是许多系统性疾病风险评估的基础步骤。基于传统机器学习的方法操作复杂,且往往依赖于血管提取的结果,不能实现端到端的动静脉分类,而深度语义分割技术的发展使得端到端的动静脉分类成为可能。本文结合深度学习强大的特征提取能力,以提升动静脉分类精度为目的,提出了一种基于语义融合的动静脉分割模型SFU-Net（semantic fusion based U-Net）。方法 针对动静脉分类任务的特殊性,本文采用多标签学习的策略来处理该问题,以降低优化难度。针对动静脉特征的高度相似性,本文以DenseNet-121作为SFU-Net的特征提取器,并提出了语义融合模块以增强特征的判别能力。语义融合模块包含特征融合和通道注意力机制两个操作：1）融合不同尺度的语义特征从而得到更具有判别能力的特征;2）自动筛选出对目标任务更加重要的特征,从而提升性能。针对眼底图像中血管与背景像素之间分布不均衡的问题,本文以focal loss作为目标函数,在解决类别不均衡问题的同时重点优化困难样本。结果 实验结果表明,本文方法的动静脉分类的性能优于现有绝大多数方法。本文方法在DRIVE（digital retinal images for vessel extraction）数据集上的灵敏性（sensitivity）与目前最优方法相比仅有0.61%的差距,特异性（specificity）、准确率（accuracy）和平衡准确率（balanced-accuracy）与目前最优方法相比分别提高了4.25%,2.68%和1.82%;在WIDE数据集上的准确率与目前最优方法相比提升了6.18%。结论 语义融合模块能够有效利用多尺度特征并自动做出特征选择,从而提升性能。本文提出的SFU-Net在动静脉分类任务中表现优异,性能超越了现有绝大多数方法。