【摘 要】
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医学图像能够帮助医生快速识别、诊断并治疗人体内疾病,但是仅仅依靠人力对人体特定的区域图像进行识别会消耗医生大量时间与精力并且错误率较高。以胎盘图像为例,采用图像分割技术能够快速地帮助医生区别出胎盘与复杂的背景,从而进一步帮助医生更好的完成胎盘组织定位。但是现有的传统与深度学习模型算法存在分割精度不高、模型复杂度过高等问题,这些缺点将会导致胎盘图像分割不准确从而导致医生诊断错误,继而产生严重后果。本
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医学图像能够帮助医生快速识别、诊断并治疗人体内疾病,但是仅仅依靠人力对人体特定的区域图像进行识别会消耗医生大量时间与精力并且错误率较高。以胎盘图像为例,采用图像分割技术能够快速地帮助医生区别出胎盘与复杂的背景,从而进一步帮助医生更好的完成胎盘组织定位。但是现有的传统与深度学习模型算法存在分割精度不高、模型复杂度过高等问题,这些缺点将会导致胎盘图像分割不准确从而导致医生诊断错误,继而产生严重后果。本文从不同原理着手提出了基于密集连接的Dense-UNet网络模型以及基于注意力机制的PSA-UNet网络模型,实验在胎盘数据集上取得了很好的分割效果。本文的主要工作如下:（1）本文在同济大学医学院专业医师指导下构建了适用于图像分割领域的胎盘图像数据集。同时针对胎盘图像存在噪声以及轮廓不清晰的问题进行处理。为了验证深度学习在语义分割领域的优越性,使用了SVM分类器对胎盘图像进行图像分割,实验证明传统机器学习算法在胎盘图像分割上表现不佳。（2）本文提出了Dense U-Net的网络模型。首先对传统UNet网络的缺陷进行分析,对损失函数进行优化,混合使用了二值交叉熵损失函数和Dice损失函数。使用了密集连接模块优化了传统U-Net网络,提升了特征复用率,减少了网络中的参数同时密集连接结构令梯度传递更加流畅,使得网络更易训练,减少了梯度消失的情况,提升了网络模型对于图像的分割精度。同时使用了模型剪枝技术对模型进行模型压缩处理,在保证图像分割任务精度没有显著降低的同时减少模型中70%的参数数量,实现了轻量级的Dense U-Net胎盘图像分割网络。在胎盘图像分割实验中在各评价指标上Dense U-Net表现均优于传统U-Net,像素准确率达到了0.8734,Dice系数达到了0.8910,IOU达到了0.8112。（3）本文提出了PSA-UNet（Placental segmentation based on SE and AG-U Net）网络模型。相比于传统的U-Net网络模型,该模型结合了引入了注意力机制,加入了SE-Res Net模块以及AG模块,使得模型在胎盘数据集上能够提取到更加有价值的特征信息,同时结合模型剪枝技术压缩模型大小。在胎盘数据集上的实验结果显示,相比于基于Dense-UNet的压缩分割模型,在保证模型内存占用率没有显著增加的情况下,像素准确率提升了2%,像素准确率达到了0.8927,Dice系数达到了0.8946,IOU达到了0.8231,具有更优的性能。
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