在分割任务中,我们设计了逆加注意力模块,用于融合全局地图中的区域和高分辨率特征中的边界线索;在分类任务中,采用了注意力瓶颈模块,用于图像特征和临床特征的融合。我们使用基于CNN和Transformer的架构在三种成像模态下评估了MTANet的性能:CVC-ClinicDB数据集用于息肉分割,ISIC-2018数据集用于皮肤病变分割,以及我们的私有超...
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...
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...
文档分类: 论文--毕业论文 系统标签: 多任务unet语义分割图像医学 基于Unet的多任务医学图像语义分割模型随着计算机视觉技术的丌断发展,图像语义分割成为了医学影像领域的重要任务之一。在医学影像领域,高质量的影像分割可以对疾病诊断、治疗方案定制等方面有很重要的作用。同时,随着医学影像数据量的丌断增加,如何快速、准...
多任务学习可以分为两类:一类是硬参数共享(HardParameterSharing),另一类是软参数共享(SoftParameterSharing)。多任务学习是一种机器学习方法,它通过联合学习多个相关或不相关的任务,以便同时从多个任务中获取信息,从而提高整体性能。多任务学习的定义与分类
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...
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...
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...
该论文是BraTS2018脑肿瘤比赛的并列第三名,该论文主要是使用了多模型集成的方法。该论文设计了两个基于和dilated convolution的U型网络。网络结构图如下: 该论文提出了一种新的loss,这种loss减弱了高不确定性区域的损失。其公式如下: 由于这个loss仅能使用于二分类任务,所以该论文也是在接一个sigmoid函数之后,直接输出...