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申请/专利权人:复旦大学
摘要:本发明属于数字图像处理技术领域,具体为一种基于损伤面积感知和不确定性指导的医疗图像分割方法。本发明方法包括:对图片提取感兴趣区域;根据损伤面积计算缩放矩阵,对感兴趣区域进行缩放;缩放后图像进行分割;用不确定性指导的方法监督分割。本发明将损伤面积感知技术用于处理样本中面积较小的样例分割,可以将小面积样本自动缩放到合适大小。实验结果表明,损伤面积感知技术可以很好的对小面积样本进行缩放,提升分割效果。
主权项:1.一种基于损伤面积感知和不确定性指导的医疗图像分割方法,其特征在于,具体步骤为:1获取感兴趣区域ROI在UNet编码器结尾处加上边框回归算法,根据分割标注结果生成边框标注,使得UNet编码器得到分割结果,同时得到感兴趣区域;2计算转换矩阵,对感兴趣区域进行缩放对于任意感兴趣区域,其转换矩阵的计算公式如下: 其中,S为损伤区域面积,W表示输入图像的宽度,α是防止图像损伤面积为0设定的超参数,θ为转换因子,用于决定图像的转换比例,T为转换矩阵;损伤面积S越小,转换因子θ就越小,感兴趣区域的缩放倍数就越大;S越大,缩放因子θ就越大,最终感兴趣区域的放大倍数就越小;根据损伤面积动态调整缩放比例,达到一个合适大小;根据转换矩阵T,用仿射变换的方法转换感兴趣区域,其计算公式如下:χT=Tχi,3其中,χT是转换后像素点坐标,χi为输入感兴趣区域图像点坐标;3对缩放后图像进行分割将缩放后的感兴趣区域作为输入,用UNet神经网络进行分割,该神经网络的输入只包含图像的核心区域,以便更好的处理损伤区域的细节信息;为得到和原分割标注相同大小的分割结果,在UNet结果后添加仿射变换,将其变回原始感兴趣区域大小,仿射变换公式如下:χo=T-1χt,4其中,χt为UNet分割结果图像的像素点坐标;T-1为2式求得的转换矩阵的逆矩阵;χo为最终输出结果图像的像素点坐标;4不确定性指导的分割监督在UNet分割网络中通过增加两个解码器,获得三个分割结果;其中,一个是原始解码器;另外,一个解码器在训练时给其前景分割结果赋予较高的权重,使其分割前景区域更加准确,称之为保守分割;一个解码器在训练时给其背景分割结果赋予较高权重,使其分割背景区域更加准确,称之为激进分割;通过对保守分割和激进分割的分割结果求残差,获得不确定性图,其计算公式如下:U=|Mcon-Mrad|,5其中,Mcon表示保守分割的分割结果,Mrad表示激进分割的分割结果,U为不确定性图;在计算损失时,不确定性较高的区域赋予较低的权重,可减少不确定区域对网络额度影响,其损失函数如下: 其中,lic表示第i个像素在第c类的标签,Ui为不确定性图中第i个像素值,Mic为网络预测的第i个像素属于第c类的概率值,N为总的像素个数。
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权利要求:
百度查询: 复旦大学 基于损伤面积感知和不确定性引导的医疗图像分割方法
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