面向轻量化医学图像分割网络的神经结构搜索

作     者：张福昌 仲国强 毛玉旭 ZHANG Fu-chang;ZHONG Guo-qiang;MAO Yu-xu

作者机构：中国海洋大学信息科学与工程学部山东青岛266100 

基　　金：国家重点研发计划(2018AAA0100400) 装备预研教育部联合基金(6141A020337) 山东省自然科学基金(ZR2020MF131) 福建省医疗数据挖掘与应用工程技术研究中心开放课题(MDM2018007) 青岛市科技计划(21-1-4-ny-19-nsh) 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2022年第49卷第10期

页      码：183-190页

摘      要：现有的性能优异的医学图像分割模型大都由领域专家手动设计,设计过程往往需要大量专业知识和反复实验。此外,过度复杂的分割模型不仅对硬件资源有较高要求,且分割效率较低。为此,提出了用于自动构建轻量化医学图像分割网络的神经结构搜索方法Auto-LW-MISN(Automatically Light-Weight Medical Image Segmentation Network)。通过构建轻量级搜索空间、设计适用于医学图像分割的搜索超网络、设计添加复杂性约束的可微分搜索策略,建立用于自动搜索轻量化医学图像分割网络的神经结构搜索框架。在显微镜细胞图像、肝脏CT图像和前列腺MR图像等数据集上进行实验,结果表明,Auto-LW-MISN能够针对不同模态的医学图像自动构建轻量化的分割模型,其分割精度相比U-net, Attention U-net, Unet++和NAS-Unet等方法均有提高。

主 题 词：深度学习 可微分神经结构搜索 轻量化卷积神经网络 自动化网络结构设计 医学图像分割 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/jsjkx.210800052

馆 藏 号：203114513...