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结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割
1
作者
郑宇祥
郝鹏翼
+1 位作者
吴冬恩
白琮
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1409-1417,共9页
U-Net在医学影像分割领域是目前应用最广泛的分割模型,其“编码-解码”结构也成为了构建医学影像分割模型最常用的结构。尽管U-Net在许多领域实现了非常高的分割准确度,但是存在着计算复杂度高、推理速度慢、运行消耗内存大等问题,导致...
U-Net在医学影像分割领域是目前应用最广泛的分割模型,其“编码-解码”结构也成为了构建医学影像分割模型最常用的结构。尽管U-Net在许多领域实现了非常高的分割准确度,但是存在着计算复杂度高、推理速度慢、运行消耗内存大等问题,导致其难以在移动应用平台部署。为解决这一问题,提出了一种结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割方法TinyUnet。该方法使用轻量化的U-Net作为学生网络。考虑到小模型没有足够的学习能力,通过选择合适的蒸馏位置,对多层教师特征图进行蒸馏;同时加强教师网络深层特征图的边缘,并构建边缘关键点图结构,采用图卷积网络对学生网络进行空间信息蒸馏,从而补充重要的边缘信息和空间信息。实验表明:在3个医学影像数据集上,TinyUnet能够达到U-Net 98.3%~99.7%的分割准确度,但是将U-Net的参数量平均降低了99.6%,运算速度提高了约110倍;同时,与其他轻量化医学影像分割模型相比,TinyUnet不仅具有较高的分割准确度,而且占用内存更少,运行速度更快。
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关键词
医学影像分割
特征蒸馏
深度学习
图神经网络
空间信息
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题名
结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割
1
作者
郑宇祥
郝鹏翼
吴冬恩
白琮
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1409-1417,共9页
基金
国家自然科学基金(61801428,U20A20196,U1908210)
浙江省自然科学基金(LR21F020002)。
文摘
U-Net在医学影像分割领域是目前应用最广泛的分割模型,其“编码-解码”结构也成为了构建医学影像分割模型最常用的结构。尽管U-Net在许多领域实现了非常高的分割准确度,但是存在着计算复杂度高、推理速度慢、运行消耗内存大等问题,导致其难以在移动应用平台部署。为解决这一问题,提出了一种结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割方法TinyUnet。该方法使用轻量化的U-Net作为学生网络。考虑到小模型没有足够的学习能力,通过选择合适的蒸馏位置,对多层教师特征图进行蒸馏;同时加强教师网络深层特征图的边缘,并构建边缘关键点图结构,采用图卷积网络对学生网络进行空间信息蒸馏,从而补充重要的边缘信息和空间信息。实验表明:在3个医学影像数据集上,TinyUnet能够达到U-Net 98.3%~99.7%的分割准确度,但是将U-Net的参数量平均降低了99.6%,运算速度提高了约110倍;同时,与其他轻量化医学影像分割模型相比,TinyUnet不仅具有较高的分割准确度,而且占用内存更少,运行速度更快。
关键词
医学影像分割
特征蒸馏
深度学习
图神经网络
空间信息
Keywords
medical image segmentation
feature distillation
deep learning
graph neural network
spatial information
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
结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割
郑宇祥
郝鹏翼
吴冬恩
白琮
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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