MTANet: 多任务注意力网络,用于自动医学图像分割和分类 01文献速递介绍 医学图像分割和分类是当前临床实践中的两个关键步骤,其准确性主要取决于个别临床医生的专业知识。计算机辅助诊断(CAD)系统在医学图像诊断中受到广泛关注,旨在帮助临床医生以更准确和客观的方式进行诊断决策。近年来,基于机器学习特别是深度学习的方法...
近年来,基于机器学习特别是深度学习的方法,在包括医学图像分割和分类在内的许多医学图像任务中取得了显著进展。 卷积神经网络(CNNs)在许多医学图像分割任务中取得了显著成功。特别是,UNet通过端到端的像素级预测在医学图像分割方面取得了重大突破。UNet引入的编码器和解码器之间的跳跃连接将低分辨率特征融入高分辨率特征中...
Zhang等[21]构建的3D多注意力引导的多任务学习网络便是通过同时进行胃癌分割和淋巴结分类来提高模型在各自任务上的表现,但目前这一方法在胰腺癌组织病理图像分割任务中的应用非常少见。 针对上述胰腺癌WSI多组织分割的难点,本文提出基于多任务和注意力的胰腺癌WSI多组织分割模型,通过设计分层共享的网络结构以引入WSI的...
f1,f2分别为像素分类任务输出层的结果和水平集函数回归任务输出层的结果,T-1表示将水平集函数转换为分割结果的函数,σ为其最简实现形式。 2.2 基于多任务一致性的半监督学习 对于有标注的数据,损失函数由用于像素分类分支的Dice损失函数...
结合全局特征提取器和局部特征提取器,捕获全面的图像信息,并通过GAN-like特征优化模块增强特征的互补性。 采用多任务学习框架优化分类器,并结合不同分支的预测结果,提高模型的鲁棒性和准确性。 论文原文+开源代码需要的同学关注“学姐带你玩AI”公号(不懂的看我主页签名),那边回复“SAM分割”获取。
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图2 本研究所提出的多阶段多任务学习模型及两种一致性学习范式 对于两个分割的任务内一致性,其一致性损失函数的计算过程相对较直观。而三类别分割任务需首先转换为两类别分割,然后利用分割的DICE损失来计算这两个任务的任务内一致性损失。对...
结合全局特征提取器和局部特征提取器,捕获全面的图像信息,并通过GAN-like特征优化模块增强特征的互补性。 采用多任务学习框架优化分类器,并结合不同分支的预测结果,提高模型的鲁棒性和准确性。 扫码添加小享,回复“SAM分割” 免费获取全部论文+开源代码
He等设计了一个类似U-Net [119]的编码器-解码器架构,能从CT扫描中分割胸腔器官并进行全局切片分类。(Multi-task learning for the segmentation of thoracic organs at risk in CT images) Ke等人设计了一个多任务的U-Net结构的模型来解决三个任务:分离错误连接的对象(查错),检测每个对象(检测)并为每个对象按...
提出了基于Unet的双任务图像语义分割模型,对传统的Unet语义分割进行改进,编码阶段采用经过预训练的Resnet34作为框架进行特征提取,设计了SCSE模块对图像特征信息进行修正,从空间和通道两个方向获取图像的全局信息,损失函数采用“分类”和“分割”融合的多任务策略进行学习,对气胸医学图像进行语义分割。为进一步提高网络模型的...