深度学习下的医学影像分割算法综述

医学影像分割是计算机视觉在医学影像处理中的一个重要应用领域,其目标是从医学影像中分割出目标区域,为后续的疾病诊断和治疗提供有效的帮助。近年来深度学习技术在图像处理方面取得了巨大进展,基于深度学习的医学影像分割算法逐渐成为该领域研究的重点和热点。叙述了计算机视觉下的医学影像分割任务及其难点,重点综述了基于深度学习的医学影像分割算法,对当前具有代表性的相关方法进行了分类和总结,介绍了医学影像分割算法常用的评价指标和数据集。对该技术的发展进行了总结和展望。     

基于深度学习的实例分割研究综述

深度学习在计算机视觉领域已经取得很大发展,虽然基于深度学习的实例分割研究近年来才成为研究热点,但其技术可广泛应用在自动驾驶,辅助医疗和遥感影像等领域。实例分割作为计算机视觉的基础问题之一,不仅需要对不同类别目标进行像素级别分割,还要对不同目标进行区分。此外,目标形状的灵活性,不同目标间的遮挡和繁琐的数据标注问题都使实例分割任务面临极大的挑战。本文对实例分割中一些具有价值的研究成果按照两阶段和单阶段两部分进行了系统性的总结,分析了不同算法的优缺点并对比了模型在COCO数据集上的测试性能,归纳了实例分割在特殊条件下的应用,简要介绍了常用数据集和评价指标。最后,对实例分割未来可能的发展方向及其面临的挑战进行了展望。     

融合稀疏编码与深度学习的草图特征表示

针对小数据集下单纯使用深度学习方法的草图特征提取可分辨性低下的问题,提出一种融合稀疏编码和深度学习的草图特征表示方法.该算法首先对草图进行语义分割;然后迁移深度学习方法,分别提取草图特征和草图部件特征,之后将部件特征降维聚类,获取聚类中心;最后利用部件聚类中心向量初始化稀疏编码中的字典,交替迭代求取获得最终的草图特征.不同于以往的草图特征表示方法,将迁移深度学习获得的草图部件特征引入到稀疏编码中,作为字典的初始基向量,将语义信息融入到稀疏编码,在提升草图特征表示性能的同时,使得稀疏表示具有更好的可解释性.实验结果显示,所提方法下的草图识别率高于采用传统非深度学习和深度学习方法提取的草图特征的草图识别率.     

深度学习的舌体分割研究综述

舌体分割是智能医学诊断的重要组成部分,其目的是通过分割舌诊图像生成精准的舌体轮廓.近年来,深度学习方法在图像处理领域得到了广泛的应用并取得了较好的结果.随着医学图像分割对性能的要求越来越高,许多研究人员将深度学习运用到舌体分割中.主要对基于深度学习的舌体分割方法研究现状进行分析梳理和归纳总结.在舌体分割应用领域中,以各种深度学习方法作为研究对象,将基于深度学习的舌体分割方法划分为卷积神经网络(CNN)、全卷积网络(FCN)、卷积模型与图形模型、基于编解码器的模型、基于区域卷积网络模型、扩张卷积模型结构、迁移学习以及其他方法.在每类方法中,针对其改进和扩展的研究成果进行了全面的论述,总结分析其优势与不足;并对基于深度学习的舌体分割常用的数据集和评价指标进行了视觉比较与性能评估;最后讨论了未来研究工作中的发展潜力.     

深度学习实时语义分割研究进展和挑战

语义分割作为计算机视觉领域的重要研究方向之一,应用十分广泛。其目的是根据预先定义好的类别对输入图像进行像素级别的分类。实时语义分割则在一般语义分割的基础上又增加了对速度的要求,广泛应用于如无人驾驶、医学图像分析、视频监控与航拍图像等领域。其要求分割方法不仅要取得较高的分割精度,且分割速度也要快。随着深度学习和神经网络的快速发展,实时语义分割也取得了一定的研究成果。本文在前人已有工作的基础上对基于深度学习的实时语义分割算法进行系统的归纳总结,包括基于Transformer和剪枝的方法等,全面介绍实时语义分割方法在各领域中的应用。首先介绍实时语义分割的概念,再根据标签的数量和质量,将现有的基于深度学习的实时语义分割方法分为强监督学习、弱监督学习和无监督学习3个类别。在分类的基础上,结合各个类别中最具有代表性的方法,对其优缺点展开分析,并从多个角度进行比较。随后介绍目前实时语义分割常用的数据集和评价指标,并对比分析各算法在各数据集上的实验效果,阐述现阶段实时语义分割的应用场景。最后,讨论了基于深度学习的实时语义分割存在的挑战,并对实时语义分割未来值得研究的方向进行展望,为研究者们解决存在的问题提供便利。     

基于深度学习的大规模三维点云处理综述

随着三维视觉的快速发展, 基于深度学习的大规模三维点云实时处理成为研究热点. 以三维空间分布无序的大规模三维点云为背景, 综合分析介绍并对比深度学习实时处理三维视觉问题的最新进展, 对点云分割、形状分类、目标检测等方面算法优势与不足进行详细分析, 给出详细的性能分析与优劣对比, 并对点云常用数据集进行简要介绍, 并给出不同数据集的算法性能对比. 最后, 指出未来在基于深度学习方法处理三维点云问题上的研究方向.     

基于草图纹理和形状特征融合的草图识别

人类具有很强的草图识别能力. 然而, 由于草图具有稀疏性和缺少细节的特点, 目前的深度学习模型在草图分类任务上仍然面临挑战. 目前的工作只是将草图看作灰度图像而忽略了不同草图类别间的形状表示差异. 提出一种端到端的手绘草图识别模型, 简称双模型融合网络, 它可以通过相互学习策略获取草图的纹理和形状信息. 具体地, 该模型由2个分支组成: 一个分支能够从图像表示(即原始草图)中自动提取纹理特征, 另一个分支能够从图形表示(即基于点的草图)中自动提取形状特征. 此外, 提出视觉注意一致性损失来度量2个分支之间视觉显著图的一致性, 这样可以保证2个分支关注相同的判别性区域. 最终将分类损失、类别一致性损失和视觉注意一致性损失结合完成双模型融合网络的优化. 在两个具有挑战性的数据集TU-Berlin数据集和Sketchy数据集上进行草图分类实验, 评估结果说明了双模型融合网络显著优于基准方法并达到最佳性能.     

融合深度学习和语义树的草图识别方法

现有的草图识别框架利用整幅图像作为网络输入,草图识别过程可解释性较差.文中融合深度学习和语义树,提出草图语义网(Sketch-Semantic Net).首先对草图进行部件分割,将单幅完整的草图分割为多个具有语义概念的部件图.然后利用深度迁移学习识别草图部件.最后通过语义树的语义概念关联部件同部件所属草图对象类别,较好地弥补sketch图像从底层语义到高层语义之间的语义鸿沟.在广泛应用的草图分割数据集上的实验验证文中方法的有效性.     

深度神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。     

面向图像语义分割的生成对抗网络模型

图像语义分割一直是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。目前多数基于卷积神经网络的语义分割算法存在分割结果不精确,不连续等问题。为了提高图像分割效果,提出了基于生成对抗学习的图像语义分割网络模型。该模型由生成网络和判别网络两部分组成。生成网络含有五个模块,主要作用是生成语义分割图,判别网络与生成网络进行对抗训练,优化生成网络以使生成图像更加接近于Ground Truth。通过在Pascal VOC 2012数据集上对图像进行语义分割的分析,验证了该算法可以有效提高图像语义分割的精度。     

深度学习在染色体分割中的应用综述

染色体分析是细胞遗传学研究的基本方法,被广泛地应用在遗传疾病筛查和产前诊断中,能有效地避免重度缺陷患儿的出生,对优生优育有着积极意义。染色体分割是染色体核型分析中最为关键的一步,其目标是将染色体实例从细胞分裂中期的显微镜图像中分割出来。在实际染色体分割应用中,由于染色体实例之间极其容易发生重叠和交叉的现象,给染色体分割带来巨大的挑战。随着深度学习技术在图像分割领域的快速发展,基于深度学习技术的算法和模型被广泛地应用于染色体分割任务中。分析了目前染色体分割领域的研究问题和挑战,并总结了现有的数据集和评价指标。重点综述基于深度学习技术在染色体分割领域中的研究,包括基于语义分割网络的重叠染色体分割的相关研究和基于实例分割网络的染色体实例分割的相关研究。对深度学习技术在染色体实例分割领域的研究现状进行总结和展望。     

全景分割研究综述

在计算机视觉领域, 全景分割是一个新颖且重要的研究主题, 它是机器感知、自动驾驶等新兴前沿技术的基石, 具有十分重要的研究意义. 本文综述了基于深度学习的全景分割研究的最新进展, 首先总结了全景分割任务的基本处理流程, 然后对已发表的全景分割工作基于其网络结构特点进行分类, 并进行了全面的介绍与分析, 最后对全景分割任务目前面临的问题以及未来的发展趋势做出了分析, 并针对所面临的问题提出了一些切实可行的解决思路.     

全监督学习的图像语义分割方法研究进展

近年来,随着深度学习进入计算机视觉领域,各种深度学习图像语义分割方法相继出现,其中全监督学习方法的分割效果显著超过弱监督学习方法。将全监督学习的图像语义分割方法分为五类,并对各类中最具有代表性的方法进行详细分析,重点阐述各种方法核心部分的实现过程。对语义分割领域中的主流数据集进行归纳总结,介绍了性能算法指标,并在主流数据集上对各种代表性方法的效果进行对比,最后对语义分割的未来进行展望。     

MRI脑肿瘤图像分割研究进展及挑战

脑肿瘤分割是医学图像处理中的一项重要内容,其目的是辅助医生做出准确的诊断和治疗,在临床脑部医学领域具有重要的实用价值。核磁共振成像（MRI）是临床医生研究脑部组织结构的主要影像学工具,为了使更多研究者对MRI脑肿瘤图像分割理论及其发展进行探索,本文对该领域研究现状进行综述。首先总结了用于MRI脑肿瘤图像分割的方法,并对现有方法进行了分类,即分为监督分割和非监督分割;然后重点综述了基于深度学习的脑肿瘤分割方法,在研究其关键技术基础上归纳了优化策略;最后介绍了脑肿瘤分割（BraTS）挑战,并结合挑战中所用方法展望了脑肿瘤分割领域未来的发展趋势。MRI脑肿瘤图像分割领域的研究已经取得了一些显著进展,尤其是深度学习的发展为该领域的研究提供了新的思路。但由于脑肿瘤在大小、形状和位置方面的高度变化,以及脑肿瘤图像数据有限且类别不平衡等问题,使得脑肿瘤图像分割仍是一个极具挑战的课题。由于分割过程缺乏可解释性和透明性,如何将全自动分割方法应用于临床试验,还需要进行深入研究。     

基于深度学习的目标检测算法研究综述

传统的目标检测算法主要依赖于人工选取的特征来对物体进行检测。人工提取的特征对主要针对某些特定对象,比如有的特征适合做边缘检测,有的适合做纹理检测,不具有普遍性。近年来,深度学习蓬勃发展,在计算机视觉领域比如图像分类、目标检测、图像语义分割等方面取得了重大的进展。深度学习作为一种特征学习方法能够自动学习到目标的有用特征,避免了人工提取特征,同时能够保证良好的检测效果。本文首先介绍基于深度学习的目标检测算法研究进展,其次总结目标检测算法中常见的难题与解决措施,最后对目标检测算法的可能发展方向进行展望。     

基于全卷积网络的图像语义分割方法综述

自全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)提出以后,应用深度学习技术在图像语义分割领域受到了许多计算机视觉和机器学习研究者的关注,现在这一方向已经成为人工智能方向的研究热点.FCN的核心思想是搭建一个全卷积网络,输入任意尺寸的图像,经过模型的有效学习和推理得到相同尺寸的输出.FCN的提出给图像语义分割领域提供了新的思路,但也存在很多的缺点,比如特征分辨率低、对象存在多尺度问题等.随着研究者不断的钻研,卷积神经网络在图像分割领域逐渐得到了优化和拓展,基于FCN的主流分割框架也层出不穷.图像语义分割对于场景理解的重要性日渐突出,被广泛应用到无人驾驶技术、无人机领域和医疗影像检测与分析等任务中.因此,对图像语义分割领域的研究将值得深入研究,使其能够更好在实际应用中大放异彩.     

CT影像肺结节分割研究进展

准确分割肺结节在临床上具有重要意义。计算机断层扫描（computer tomography,CT）技术以其成像速度快、图像分辨率高等优点广泛应用于肺结节分割及功能评价中。为了进一步对肺部CT影像中的肺结节分割方法进行探索,本文对基于CT影像的肺结节分割方法研究进行综述。1）对传统的肺结节分割方法及其优缺点进行了归纳比较;2）重点介绍了包括深度学习、深度学习与传统方法相结合在内的肺结节分割方法;3）简单介绍了肺结节分割方法的常用评价指标,并结合部分方法的指标表现展望了肺结节分割方法研究领域的未来发展趋势。传统的肺结节分割方法各有优缺点和其适用的结节类型,深度学习分割方法因普适性好等优点成为该领域的研究热点。研究者们致力于如何提高分割结果的准确度、模型的鲁棒性及方法的普适性,为了实现此目的本文总结了各类方法的优缺点。基于CT影像的肺结节分割方法研究已经取得了不小的成就,但肺结节形状各异、密度不均匀,且部分结节与血管、胸膜等解剖结构粘连,给结节分割增加了困难,结节分割效果仍有很大提升空间。精度高、速度快的深度学习分割方法将会是研究者密切关注的方法,但该类方法仍需解决数据需求量大和网络模型超参数的确定等问题。