-
题名融合多注意力机制的脊椎图像分割方法
被引量:2
- 1
-
-
作者
普钟
张俊华
黄昆
周奇浩
-
机构
云南大学信息学院
-
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第4期1256-1262,共7页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(62063034)。
-
文摘
针对脊椎CT、MR图像分割模型分割性能不高的问题,基于U型网络提出了脊椎分割网络MAU-Net。首先引入坐标注意力模块,使网络准确捕获到空间位置信息,并嵌入到通道注意力中;然后提出基于Transformer的双支路通道交叉融合模块代替跳跃连接,进行多尺度特征融合;最后提出特征融合注意力模块,更好地融合Transformer与卷积解码器的语义差异。在脊柱侧凸CT数据集上,Dice达到0.929 6,IoU达到0.859 7。在公开MR数据集SpineSagT2Wdataset3上,与FCN相比,Dice提高14.46%。实验结果表明,MAU-Net能够有效减少椎骨误分割区域。
-
关键词
脊椎图像分割
U型网络
坐标注意力
双支路通道Transformer
Transformer-Convolution融合注意力
-
Keywords
spine image segmentation
U-shaped network
coordinate attention
dual-branch channel Transformer
Transformer-Convolution fusion attention
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名结合深层密集聚合的新冠肺炎CT图像分类方法
被引量:1
- 2
-
-
作者
周奇浩
张俊华
普钟
张鑫
-
机构
云南大学信息学院
-
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第6期1857-1863,共7页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(62063034,61841112)
云南大学研究生实践创新项目(2021Z50)。
-
文摘
新型冠状病毒肺炎在全球范围迅速蔓延,为快速准确地对其诊断,进而阻断疫情传播链,提出一种基于深度学习的分类网络DLDA-A-DenseNet。首先将深层密集聚合结构与DenseNet-201结合,对不同阶段的特征信息聚合,以加强对病灶的识别及定位能力;其次提出高效多尺度长程注意力以细化聚合的特征;此外针对CT图像数据集类别不均衡问题,使用均衡抽样训练策略消除偏向性。在中国胸部CT图像调查研究会提供的数据集上测试,所提方法较原始DenseNet-201在准确率、召回率、精确率、F1分数和Kappa系数提高了2.24%、3.09%、2.09%、2.60%和3.48%;并在COVID-CISet图像数据集上测试,取得99.50%的最优准确率。结果表明,对比其他方法,提出的新冠肺炎CT图像分类方法充分提取了CT切片的病灶特征,具有更高的精度和良好的泛化性。
-
关键词
新型冠状病毒肺炎
CT图像
深度学习
深层密集聚合
注意力机制
-
Keywords
COVID-19
CT image
deep learning
deep layer dense aggregation
attention mechanism
-
分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于深度学习的脊椎CT图像分割
被引量:1
- 3
-
-
作者
黄昆
张俊华
普钟
-
机构
云南大学信息学院
-
出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第20期151-159,共9页
-
基金
国家自然科学基金(62063034)
云南大学研究生实践创新项目(2021Z50)资助。
-
文摘
脊椎CT图像分割是脊椎三维重建可视化的关键。针对脊椎CT图像中脊椎边缘模糊,结构复杂,形状多变等问题,基于深度学习方法提出一种双解码器网络。该网络在编码解码网络U-Net结构基础上增加了一条结构相同的并行解码分支,两个解码分支可以互补地提取图像特征。并且,在编码与解码之间加入双重特征融合模块,解决网络在下采样和上采样过程中造成的语义信息丢失问题。同时用密连混合卷积模块代替原始卷积模块,提高网络对多尺度特征的提取能力。此外加入高效注意力模块,使网络在空间上注重学习感兴趣区域,在通道上抑制无关信息。在CSI2014公开数据集上进行测试,Dice系数达到0.970,Jaccard系数达到0.945,召回率达到0.962。实验结果表明,该网络能够提高脊椎分割精度,具有较好的泛化能力,可以满足临床脊椎CT图像分割需求。
-
关键词
脊椎分割
深度学习
双解码器网络
双重特征融合模块
密连混合卷积模块
高效注意力模块
-
Keywords
vertebra segmentation
deep learning
dual decoder network
dual feature fusion module
densely connected hybrid convolution module
efficient attention module
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-