基于半监督和多尺度级联注意力的超声颈动脉斑块分割方法

作     者：李晨倩 刘俊 LI Chenqian;LIU Jun

作者机构：武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学)武汉430081 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2024年第44卷第8期

页      码：2604-2610页

摘      要：由于超声图像具有噪声强、质量低和边界模糊等特征,获取可靠的注释非常耗时费力,提出基于半监督和多尺度级联注意力的超声颈动脉斑块分割方法。首先,通过不确定性修正金字塔一致性(URPC)的半监督分割方法充分利用未标记数据训练模型减轻费时费力的标注压力。其次,提出一种基于边缘检测的双编码器结构,并利用边缘检测编码器辅助超声斑块图像特征编码器充分获取边缘信息;另外,设计了一个多尺度融合模块(MSFM),通过自适应融合多尺度特征改善提取不规则形状斑块的结果,并结合一个级联通道空间注意力(CCSA)模块更好地关注斑块区域;最后,在超声颈动脉斑块图像数据集上评估所提方法。实验结果表明,所提方法在该数据集上的Dice指标和交并比(IoU)指标比监督方法CA-Net(Comprehensive Attention convolutional neural Network)分别提升了约2.8和6.3个百分点,比半监督方法循环原型一致性学习(CPCL)分别提高了约1.8和1.3个百分点,所提方法可以有效提高超声颈动脉斑块图像的分割准确度。

主 题 词：颈动脉斑块分割 半监督 双编码器 多尺度融合 级联通道空间注意力 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.11772/j.issn.1001-9081.2023081197

馆 藏 号：203137842...