基于特征融合注意力的医学图像分割方法研究.pdfVIP

目录

摘要I

ABSTRACTIII

第一章绪论1

1.1研究背景与意义1

1.2研究现状2

1.2.1传统的医学图像分割方法3

1.2.2基于卷积神经网络的医学图像分割方法3

1.2.3基于Transformer的医学图像分割方法5

1.3医学图像分割难点分析6

1.4研究内容和创新点7

1.5本文组织结构7

第二章相关理论基础和数据集介绍9

2.1卷积神经网络概述9

2.2基于卷积神经网络的经典医学图像分割方法12

2.2.1FCN12

2.2.2UNet12

2.3基于Transformer的经典医学图像分割方法13

2.3.1ViT13

2.3.2TransUNet14

2.4医学图像分割评价指标和数据集15

2.4.1评价指标15

2.4.2数据集16

2.5本章小结18

第三章基于通道和空间特征融合Transformer分割模型19

3.1引言19

3.2基于通道和空间特征融合Transformer网络模型19

3.2.1网络结构19

3.2.2通道和空间融合模块20

3.2.3MixedTransformer21

3.2.4多尺度自适应选择模块23

3.3实验结果与分析24

3.3.1实验细节24

3.3.2对比实验24

3.3.3消融实验30

3.4本章小结31

第四章基于边缘注意力引导的病变感知分割模型33

4.1引言33

4.2基于边缘注意力引导的的病变感知网络模型33

4.2.1网络结构33

4.2.2边缘注意力模块34

4.2.3全局金字塔引导模块35

4.2.4病变感知动态内核37

4.3实验结果与分析38

4.3.1实验细节38

4.3.2对比实验38

4.3.3消融实验43

4.3.4通用性验证45

4.4本章小结46

第五章总结和展望47

5.1总结47

5.2展望48

参考文献49

攻读硕士期间的主要工作58

致谢58

摘要

医学图像分割在医学领域具有重要意义，通过对医学图像中组织、器官或病变区域进

行准确定位分割，医生可以更好地诊断病灶的大小、位置和形态，为患者制定个性化治疗

方案。医学图像分割不仅提高了医疗诊断的准确性和效率，还为医学研究、治疗监测和手

术规划等带来了巨大的便利。

近年来，深度学习方法在医学图像分割领域广泛应用。相比传统的医学图像分割方法，

深度学习的医学图像分割方法可以自动学习图像的高级特征表示，在医学图像的分割任务

中具有更强的表达能力和适应性。在医学图像分割领域中，基于深度学习的方法不仅可以

减少医生对大量图像进行手动分析的工作量，提高工作效率，而且可以为医生提供更全面、

准确的医学图像信息，辅助医生制定诊疗方案和手术计划，提高临床决策的科学性和准确

性。然而，医学图像自身的复杂性，如病灶区域的尺度变化和边界模糊等，为医学研究领

域带来了新的挑战。本文针对以上问题展开深入研究，主要创新工作如下：

（1）本文提出了一种基于通道和空间融合Transformer网络，该网络通过通道和空间

特征融合模块