基于UNet与ResUNet++模型的宫颈癌放射治疗危及器官自动分割效果对比

目的对比基于UNet与ResUNet++模型的宫颈癌放射治疗危及器官自动分割效果。方法在PyTorch平台搭建UNet与ResUNet++模型。将2023年6月至2024年2月于医院行放射治疗的232例宫颈癌患者的治疗计划作为研究对象,其中194例计划用于模型的训练和验证,38例计划用于测试。危及器官包括肝、膀胱、直肠、脊髓、肾、股骨、股骨头。使用3D-戴斯相似性系数(3D-DSC)及95%豪斯多夫距离(HD95%)评估2种模型的分割结果。结果UNet模型分割结果显示,直肠的3D-DSC较低,为0.847(0.809,0.868),其他危及器官的3D-DSC均较高,位于0.938(0.929,0.945)至0.978(0.975,0.979)范围内;肝和膀胱的HD95%较高,分别为11.449(8.822,13.740)和13.038(11.365,15.699),其他危及器官的HD95%均位于2.638(2.341,2.812)至6.424(5.502,8.071)范围内。ResUNet++模型分割结果显示,直肠的3D-DSC较低,为0.792(0.707,0.855),其他危及器官的3D-DSC均位于0.929(0.876,0.950)至0.977(0.976,0.979)范围内;肝和膀胱的HD95%较高,分别为10.954(8.552,13.460)和13.114(11.066,16.664),其他危及器官的HD95%均位于2.640(2.161,3.029)至6.824(6.050,8.066)范围内。2种模型分割的肝、右肾3D-DSC比较,差异无统计学意义(P>0.05);2种模型分割的其他器官的3D-DSC比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。UNet模型分割的左股骨头HD95%低于ResUNet++模型,差异有统计学意义(P<0.05);其余器官的HD95%比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论UNet与ResUNet++模型均可进行宫颈癌放射治疗危及器官的自动分割,且UNet模型的整体分割效果好于ResUNet++模型。

基于ResUNet和Dense CRF模型的地震裂缝识别方法

针对人工解释地震资料耗时长、效率低、受主观因素影响较大的不足,提出了一种基于ResUNet和全连接条件随机场(dense conditional random field, Dense CRF)模型的裂缝识别方法。该方法首先使用ResUNet模型提取地震振幅数据体中裂缝的不同分辨率的特征,实现地震裂缝识别;然后利用Dense CRF模型进一步优化识别结果,从而实现地震裂缝的精准识别。将该方法与传统UNet、ResUNet模型在合成地震振幅数据体和F3工区地震数据体进行了实验比较,结果表明运用所提方法识别的裂缝更准确、裂缝尺寸更细、连续性更好。

基于条形卷积和上下文感知的近海水产养殖提取方法

利用中等分辨率遥感影像,针对近海养殖区边界模糊、筏式和网箱养殖存在类间干扰等现象,以ResUnet模型为基础,提出一种带有条形卷积模块和上下文感知单元的MSUResUnet模型,以提高模型的特征提取能力,改善近海水产养殖提取任务中出现的漏提和粘连等问题.模型中利用条形池化模块增强编码层与解码层信息的交互,引入条形卷积模块增强对水产养殖线性特征的捕捉能力,通过增加上下文感知单元获取水产养殖区丰富的多尺度上下文信息.在Sentinel-2 MSI数据上的实验结果表明,参与比对的6个模型中,MSUResUnet模型精度最优,其Kappa系数、 MIoU、 OA和F1分数分别达到了89.17%、 84.33%、 96.38%和91.19%;MSUResUnet在养殖较密集的兴化湾、三沙湾和罗源湾附近海域均获得较高精度,具有较强的特征提取和抗干扰能力,能够满足高精度的大范围中等分辨率影像近海水产养殖信息提取需求.

高分辨率遥感影像道路信息智能提取

道路信息对城市规划、交通管理和基础设施建设至关重要。针对高分辨率遥感影像道路信息提取效率低、边界质量差和可视化程度低等问题,提出了一种基于改进ResUnet模型的遥感影像道路提取方法,并结合pyqt5框架实现了高分辨率遥感影像道路信息智能提取系统开发。文章以马萨诸塞州道路数据集为数据源,通过改进的ResUnet网络模型,实现了对高分辨率影像中道路信息的准确提取。结合高分辨率遥感影像道路信息智能提取系统能够快速、准确地完成道路提取任务,为城市交通管理和规划提供了重要支持。