基于改进残差U-Net的乳腺肿块图像分割方法

针对乳腺钼靶图像中肿块体积小且常被致密组织掩盖导致肿块分割精度较低的问题,提出一种基于复合加权损失函数的U型对称残差语义分割模型SRes-Unet:首先将含有残差结构的卷积模块嵌入U型网络架构中,提升模型整体的特征提取能力;其次,为了解决乳腺图像中因背景较大造成像素类别严重不平衡问题,利用复合型w BCE_DiceLoss作为残差U型网络(SRes-Unet)的损失函数,同时辅以数据增广以减小过拟合风险。实验结果表明,所提分割模型对于乳腺肿块图像能够实现良好的分割效果,DSC值与MIoU值分别达到了0.82和0.86,对比传统U-Net,在DSC和MIoU指标上分别提升了2个百分点和4个百分点。     

增强语义分割的网络模型PS-UNet

文章提出了一种提升上下文依赖关系的增强语义分割网络模型PS-UNet实现医学图像分割. PS-UNet将残差块、PCA模块和SPP模块融合到U-Net网络模型中，可获取更多的特征信息，从而提升分割效果.该模型既可以对器官轮廓粗分割又可以对视网膜血管和细胞精细分割.在公开的数据集上分别对肺部、视网膜血管和细胞分割进行了测试.实验结果表明，与当前先进网络模型相比，PS-UNet在所有实验中，性能均有所提升，其中肺部分割中准确率和灵敏度相对于U-Net网络模型分别提高了2.03%和2.24%,Dice相似系数达到了97.16%.     

基于语义分割深度学习的地基云图分割方法

随着深度学习技术的迅速发展，更复杂更先进的语义分割深度学习模型在地基云图检测分割任务中得到广泛研究和应用。首先开创性地对新发布的地基云图数据集进行整理概括；然后阐述了基于深度学习语义分割模型在地基云图分割方面的研究进展，详细地介绍了典型的语义分割网络模型；接着选取了部分优秀性能的语义分割模型在标准的数据集上训练和验证，系统性评估其在地基云图分割的性能，验证了语义分割模型在地基云图分割领域的适用性;最后提出对基于语义分割的自适应地基云图像素级分割研究的总结和展望。     

一种改进变换网络的域自适应语义分割网络

语义标签的人工标注成本高,耗时长,基于域自适应的非监督语义分割是非常必要的.针对间隙大的场景或像素易限制模型训练、降低语义分割精度的问题,通过分阶段训练和可解释蒙版消除大间隙图片和像素的干扰,提出了一种改进变换网络的域自适应语义分割网络(DA-SSN).首先,针对部分源图到目标图的域间隙大、网络模型训练困难的问题,利用训练损失阈值划分大间隙的源图数据集,提出一种分阶段的变换网络训练策略,在保证小间隙源图的语义对齐基础上,提高了大间隙源图的变换质量.然后,为了进一步缩小源图中部分像素与目标图域间间隙,提出一种可解释蒙版.通过预测每个像素在源图域和目标图域之间的间隙缩小置信度,忽略对应像素的训练损失,以消除大间隙像素对其他像素语义对齐的影响,使得模型训练只关注高置信度像素的域间隙.结果表明,所提算法相比于原始的域自适应语义分割网络的分割精度更高.与其他流行算法的结果相比,所提方法获得了更高质量的语义对齐,表明了所提方法精度高的优势.     

基于特征融合注意力的小样本语义分割算法

针对小样本语义分割任务中对查询图片的信息利用不充分的问题，提出一种基于特征融合注意力的小样本语义分割算法。首先，利用共享主干网络编码支持图片和查询图片，从而获取图片的深度特征；然后，利用注意力机制获取支持特征和查询特征的强关联语义信息，从而构造任务注意力特征图；最后，提出一种多特征注意力融合模块，它能够自适应融合多种特征的深层语义信息并进行特征解码，从而获取目标物体的分割掩码。在PASCAL-5ⁱ和COCO-20ⁱ公开数据集进行了实验，结果表明，所提出模型比当前主流的小样本语义分割模型在1-way 1-shot和1-way 5-shot任务中分割得更加精准，尤其是在更具有挑战性的COCO-20ⁱ数据集上，所提出模型在1-shot的设定下达到了28.8%的mIoU和62.1%的FB-IoU,在5-shot设定下达到了36.9%的mIoU和64.8%的FB-IoU。     

基于多尺度复合卷积和图像分割融合的车道线检测算法

在车道线检测任务中，由于车道线的特点和获取更大范围感受野的需求，空洞卷积被广泛使用.然而，为了获取大范围信息，空洞卷积会造成卷积点附近信息的丢失.针对以上问题，提出了一种基于多尺度复合卷积和图像分割融合的车道线检测算法.首先将不同尺寸的空洞卷积、全卷积和标准卷积结合以弥补空洞卷积造成的信息丢失；然后通过语义分割和实例分割融合的图像分割融合模块来增强实例分割网络对全局特征的关注；最后，设计一个加权交叉熵损失函数对网络进行训练和优化.实验结果表明，算法在CULane数据集中的整体F1measure取得74.9%，整体性能优于比较算法，在多种挑战性环境中均有所提升.     

全卷积神经网络在道路场景语义分割中的应用研究

在使用全卷积神经网络处理图像时,网络中的池化层会造成特征信息的丢失,从而导致图像分割结果不理想.为保留更多的特征信息,提出一种没有池化层,只有卷积层的语义分割网络,在保留特征空间降维功能的前提下降低了图像处理过程中特征信息的损失,加深网络深度,同时在反卷积过程中使用跳跃结构融合不同层次的特征信息,提高语义分割结果的精确度.实验结果表明,提出的语义分割网络与全卷积神经网络相比,其结果在MIoU和像素精度方面均有提升.     

基于注意力机制的人像分割方法

注意力机制能够挖掘与任务密切相关的重要信息并抑制非重要信息，在语义分割的深层特征表示中发挥着越来越重要的作用。本研究基于广泛应用的U-Net模型，提出了一种基于注意力机制的神经网络模型，针对边缘分割模糊的问题，将U-Net的压缩路径和扩展路径中的双卷积替换为卷积核选择模块，该模块允许网络的每一层根据输入信息进行自适应调整接受野的大小；另外，针对人像分割网络存在不同尺度的全局上下文信息被忽略的问题，采用多尺度预测融合的方法来利用不同尺度的全局信息，并采用双注意力模块汇总空间和通道两方面的注意力信息。大量实验表明，本文中方法的性能与U-Net、UNet++和Attention U-Net等网络相当或更好。     

基于可逆网络的对抗样本防御算法的设计与研究

深度学习模型极容易受到对抗样本的攻击。为了提高模型的鲁棒性，提升相关技术在现实生活中应用的安全性，提出一种轻型可逆网络(lightweight reversible network, LRNet)用于有效去除对抗样本中的对抗扰动。首先，将哈尔小波变换与可逆网络相结合，获得更丰富的特征；其次，将特征通道分离，利用干净样本的高低频特征指导学习，从随机数中重采样替换高频信息去除对抗扰动；再次，提出特征分离模块，去除非鲁棒特征，提高分类准确率。结果表明：LRNet防御模型能显著提高防御准确率，其分类准确率在MNIST,CIFAR-10数据集上较防御模型ARN分别从91.62%和67.29%提升到97.65%和78.55%;模型的参数大小降低至0.48 MiB,是APE-GAN模型的20%;防御模型的迁移能力得到极大提高，为对抗样本的防御提供了一种新方法。     

基于多维度特征提取网络的肝脏图像分割

随着计算机技术的发展,基于深度学习的医学图像自动分割已经成为人工智能辅助医疗的重要研究方向.为弥补现有神经网络结构对信息提取不足而产生的边缘细节丢失问题,构建了一种基于多维度特征提取网络(RDD-UNet)模型,该模型是基于残差UNet和混合损失函数的三维分割网络,以向肝脏肿瘤分割方法提供高精度的脏器分割结果.首先,该网络从原始CT数据的3个轴向提取信息,以长短跳跃连接的组合形式融合多尺度语义特征,保证了层内和层间信息的充分利用.其次,网络中设计了不平衡深度可分离空洞卷积模块,在提升三维网络计算效率的同时,扩大了体素级别的特征感受范围.最后,针对小尺寸分割目标数据不平衡问题提出了混合损失函数,并与深度监督结构相结合,提升了边缘细节的分割效果.该网络模型从体素、轴向和网络层级3个维度上充分提取特征信息,提高了肝脏分割的准确率,在公共数据集LiTS 2017上的Dice分数达到0.965 2,与其他方法相比达到了较高的精度水平.     

基于域适应对抗网络的眼底图像联合分割方法

由于数据集之间存在域偏移问题,基于深度学习的语义分割网络在不同数据集之间进行视盘视杯分割性能存在很大差异,这使得不同的医学站点之间进行精确的图像分析和诊断具有一定的挑战性。针对这一问题,提出了一种U-Net结合域对抗网络(domain adversarial via U-Net network, DAUNet)的无监督域适应视盘视杯联合分割方法,并在视盘视杯分割领域取得了不错的性能。首先,利用对抗思想结合目标数据先验特征信息生成与目标数据集相似的数据,预先调整网络参数;其次,通过对抗学习源域和目标域的域变特征,从而降低域偏移的影响,提高分割性能。在REFUGE、Drishti-GS和RIM-ONE-r3共3个数据集之间进行跨数据集的域适应实验和消融实验。实验结果表明,DAUNet网络在以REFUGE作为源域,RIM-ONE-r3作为目标域上视杯的Dice系数,视盘的Dice系数和CDR的绝对错误率分别为0.648 6、0.789 8、0.072 5,优于CADA的分割结果。在消融实验中,视盘分割和视杯分割在有对抗下分别优于无对抗8.00%、4.59%。提出的U型域对抗网络综合了U-Ne...     

基于生成对抗网络的海马子区图像分割

海马子区体积很小且结构复杂,传统分割方法无法达到理想分割效果,为此引入生成对抗网络模型用于海马子区图像分割.该方法构建一个生成对抗网络模型,通过构建生成网络和对抗网络并对其进行交替对抗训练实现对脑部海马子区图像的像素级精确分割.实验选取美国旧金山CIND中心的32位实验者的脑部MRI图像进行海马子区分割测试,在定性和定量方面分别对比了所提方法基于稀疏表示与字典学习方法和传统CNN的分割结果.实验结果表明,该方法优于基于稀疏表示与字典学习和CNN方法,海马子区分割准确率有较大提升.该方法提升了海马子区的分割准确率,可用于大脑核磁图像中海马子区的分割,为诸多神经退行性疾病的临床诊断与治疗提供依据.     

一种轻量化非结构化道路语义分割神经网络

非结构化道路由于没有明显车道线且道路特征多、地域差异大，现有的结构化道路分割方法无法满足非结构化道路分割在实际应用中的实时性与准确性要求．为了解决上述难点，本文基于DeepLabv3+网络提出一种G-lite-DeepLabv3+网络结构，使用Mobilenetv2网络替换解码器中的Xception特征提取网络，并通过在Mobilenetv2网络与空洞空间金字塔池化模块中使用分组卷积替换普通卷积，且有选择地取舍批规范层来减少参数量，在不影响精度的同时提升分割效率．同时针对非结构化道路在图像里分布位置相对较固定的特点，引入注意力机制对高级语义特征进行处理，提升网络对有用特征的敏感度与准确性．选用与我国非结构化道路路况相似的印度道路驾驶IDD进行训练，并与其他经典语义分割网络进行实验对比，结果表明，相比于其他网络，本文提出的G-lite-DeepLabv3+准确率与实时性均表现较好、误分割与边缘清晰度均好于对照网络；与经典算法进行对比，平均交并比mIoU提升1.3%，平均像素精度提升6.2%，帧率提升22.1%.     

多用户MIMO-OFDM下行链路传输的边际自适应

提出了一种在边际自适应（MA）准则下，子载波分配、自适应调制、比特加载、成型滤波联合优化的设计算法，且通过对反馈信道的瑞利衰落模型假设，引入反馈系数的概念以对抗反馈信道误差造成的性能损失,仿真结果表明，提出的联合优化的自适应资源分配方案较之固定分配方案提升性能3dB，并能减轻反馈信道误差带来的性能损失2～3dB．     

乳腺X线图像肿块分类方法研究

乳腺X线图像肿块的良恶性分类是计算机辅助诊断的研究内容之一,本文对乳腺X线图像肿块边缘分割及不同特征的肿块良恶性分类进行研究.基于最大化分割后图像类间方差的思想,提出了一种改进控制标记分水岭方法完成粗分割,然后采用无边缘活动轮廓(CV)模型对粗分割结果进行修正.为了验证不同特征在肿块良恶性分类中的性能,对现有形状特征、纹理特征在不同分类器下的分类性能进行测试.实验在开源数据库DDSM上验证,结果表明,在通过自动分割方法得到肿块边缘的情况下,纹理特征的分类性能更好.     

融合边缘检测的 3D 点云语义分割方法研究

针对点云分割中分割目标不明确,边缘不清晰,全局特征与边缘特征未能有效融合等问题,提出 了一种融合边缘检测的 3D 点云语义分割算法。 首先,通过 3D 点云语义分割网络对点云数据进行初步提取 区域内的全局语义特征;然后,采用引入了注意力机制的语义边缘检测网络,能够更好地对点云数据中的物 体进行特征提取增强,抑制非边缘信息的产生,得到了具有丰富的语义信息的边缘特征;最后,通过融合模块 将属于同一物体的语义特征融合起来进行分割细化处理,使得分割目标更精确;此外,使用了双重语义损失 函数,使网络产生具有更好边界的语义分割结果。 通过搭建实验平台和使用 S3DIS 标准数据集进行测试,改 进后的算法在数据集上的平均交互比为 70. 21%,在精度上较 KPConv 语义分割算法有所提高。 实验结果表 明:该算法能够有效改善物体边界分割不清晰、边缘信息模糊等问题,总体分割性能良好。     

基于多尺度特征和反向注意力的肝脏肿瘤自动分割方法

肝脏肿瘤分割旨在定位肝脏肿瘤区域，以辅助医生进行精准诊治。鉴于深度学习能自动学习医学图像中复杂的特征和结构，已成为肝脏肿瘤分割的主流方法之一。但肝脏肿瘤的大小、形态存在显著差异及边缘模糊等问题，限制了深度学习模型的分割性能。基于此，该文提出了一种融合多尺度特征和反向注意力机制的深度网络，并用于肝脏肿瘤的自动分割。具体地，基于U-Net模型的框架，分别设计了多尺度特征提取模块和基于深度监督的反向注意力模块，使得网络能根据分割目标的大小自适应地选择不同尺度的特征，并引导网络关注分割目标的边缘特征，进而提高网络的边缘分割能力。此外，设计了一种新的混合损失，以解决医学图像分割中的类别不平衡问题。最后，在MICCAI2017 LiTS挑战赛数据集的数值实验结果表明，所提方法的Dice系数、平均对称表面距离ASSD分别为76.12%和3.25 mm。     

面向光伏电站识别的深度实例分割方法

针对遥感图像上光伏电站边界精细提取的难点，在传统分割网络上添加逐像素的类别信息约束，提出一种融合逐像素置信度模块的两分支深度实例分割网络. 该网络通过4个损失结构和2个分支结构来实现，纵向上保证了网络每一层的语义信息，横向上保证了目标检测分支和分割分支的信息共享，提升了网络对于光伏电站边界的识别能力. 采用国产GF-1数据进行新疆光伏电站提取实验，结果表明，当召回率为89.5%时，基于该方法进行光伏电站检测的准确率达到83.4%. 该方法可为新疆光伏电站动态监测提供支撑.     

多特征融合的道路场景语义分割算法

为提升道路场景语义分割的性能以及实际应用性,本文将传统的图像处理算法与深度学习技术相结合,提出了一种多特征融合的轻量级道路场景语义分割网络模型。该模型首先利用颜色空间转化、图像均衡化、边缘检测等算法来对图像多种特征信息进行增强;其次,以深度可分离卷积为基本单元搭建高效率特征提取结构,对特征增强后的图像进行信息融合和提取,并结合跳层上采样操作完成初步分割;最后,引入边缘检测支路来对分割图像的目标边界信息进行细化,保障网络高精度分割。通过实验结果表明,所提网络在分割精度、计算效率上得到了较好的平衡,同时,在实际变电站道路场景应用中,该网络也能实现高效语义分割,为巡检机器人提供有效的道路信息。     

基于全卷积神经网络迁移学习的乳腺肿块图像分割

针对乳腺X线摄片中肿块通常会被周围致密组织所掩盖,对比度低,且其形状不规则,肿块图像分割困难的问题,设计了一种基于全卷积神经网络迁移学习的乳腺肿块图像分割方法.该方法首先对乳腺肿块图像进行数据增强,然后利用迁移学习,对设计的全卷积神经网络模型载入参数并训练分割模型,最后在训练好的模型上对待分割图像进行处理.分割结果采用区域面积重叠率、Dice相似系数、Hausdorff距离等指标进行评价分析,在公开数据集的483幅图像上的实验结果表明:提出的方法的分割效果明显优于传统分割算法.