结合分段频域和局部注意力的超声甲状腺分割

发布时间：2021-09-08 14:59

　　目的超声检查是诊断甲状腺疾病的主要影像学方法之一,但由于超声图像中斑点强度具有随机性、组织器官复杂等问题,导致甲状腺在不同数据源间的形态、大小和纹理差异性较大,容易导致观察者视觉疲劳。针对甲状腺超声成像存在斑点强度随机性以及周边组织复杂性的问题,为了更准确地描述出器官与病理性病变的解剖边界,提出一种基于频域增强和局部注意力机制的甲状腺超声分割网络。方法针对原始数据采用高低通滤波器获取高低频段的图像信息,整合高频段细节特征与低频段边缘特征,增强图像前背景的对比度,降低图像间的差异性。根据卷积网络中网络深度所提取特征信息量的不同,采用局部注意力机制对高低维特征信息进行自适应激活,增强低维特征的细节信息,弱化对非目标区域的关注,增强高维特征的全局信息,弱化冗余信息对网络的干扰,增强前背景分类以及对非显著性目标检测的能力。采用金字塔级联空洞卷积获取不同感受野的特征信息,解决数据源间图像差异较大的问题。结果实验结果表明,本文方法在11～16 MHz时采集的16个手绘甲状腺超声公开数据集中,通过10折交叉验证显示准确率为0.989,召回率为0.849,精准率为0.940,Dice系数为0.812,... 

【文章来源】：中国图象图形学报. 2020,25(10)北大核心CSCD

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

网络结构图

原始超声与增强超声图像对比

由于超声甲状腺图像周边的组织复杂,可能导致周边组织较为显著地影响甲状腺分割效果。因此,需较好地划分前背景信息,并增强方法的非显著性目标检测能力。解码器将高维全局上下文语义特征信息逐步还原细节纹理及边缘信息,在此过程中采用跳层连接引导编码器特征还原细节信息,但在编码器中其不同深度的特征对于图像内容的抽象程度不同,对于网络前几层而言,其更多地获取图像的边界纹理信息(Qin等,2020)。如果跳层连接只是简单的特征拼接或特征相加来合并高级语义信息和低级的细节信息,会传递嘈杂的信息降低分割效果,因此高低层特征之间应在保留自身的情况下进行互相细化。随着网络层数的加深(Zhao和Wu,2019),特征的尺寸逐步缩小,通道数逐步叠加,由低级演化成高级,其低维度特征更多是空间信息,包含图像的纹理及空间位置信息。高维度特征更多是语义信息,包含全局图像的内在含义。因此,对于低维度特征,需筛查过滤特征中无关区域的纹理信息,通过引入空间注意力机制,关注各个特征所提取出的感兴趣区域,通过与真实框的对比,响应激活目标区域的特征区域,弱化其他非目标区域(显著性的干扰区域),从而增强图像的对于目标区域的特征提取。高维度特征包含的主要是图像语义信息,通过引入通道注意力机制,关注各个特征层间的关联性,即通过响应图像的全局信息,对其高维度特征进行激活响应,从语义的角度,加强网络对于图像目标的分类判断,降低相似性组织的干扰。因此,本文设计局部注意力模块,就其高低维度特征采用不同的注意力机制进行响应激活映射,在降低网络参数的同时,尽可能获取更为有效的特征信息,便于后期解码模块对于图像特征还原细节时,降低其他显著性特征的干扰。图5 级联多尺度空洞卷积金字塔结构

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3390993