基于多任务关注机制的半监督学习在医疗图像分割中的应用

Jul, 2019

基于多任务关注机制的半监督学习在医疗图像分割中的应用

Multi-Task Attention-Based Semi-Supervised Learning for Medical Image Segmentation

Shuai Chen, Gerda Bortsova, Antonio Garcia-Uceda Juarez, Gijs van Tulder, Marleen de Bruijne

TL;DR该研究提出了一种新颖的半监督图像分割方法，该方法同时优化了监督分割和无监督重建目标，并使用了注意机制。使用未标记的和少量标记的图像进行训练，该方法在大脑肿瘤和白质高信号分割等应用中表现优异。多次尝试后，发现交替训练比联合训练成本更低且性能更好，同时，该注意力机制有助于更好地识别深层次图像特征。

Abstract

We propose a novel semi-supervised image segmentation method that simultaneously optimizes a supervised segmentation and an unsupervised reconstruction objectives. The reconstruction objective uses an attention mechanism that separates the reconstruction of image areas corresponding to

semi-supervised image segmentation attention mechanism multi-task training brain tumor segmentation white matter hyperintensities segmentation

发现论文，激发创造

医学图像分割的多尺度自引导注意力

采用引导自我关注机制的卷积神经网络模型对医学图像进行语义分割，能够更好地捕捉图像中的上下文依赖关系，去除冗余的信息提取并集成本地特征和全局依赖，强调相关特征关联，从而取得更好的分割效果。

Jun, 2019

使用基于 3D 注意力机制的 U-Net 进行多类 MRI 脑肿瘤分割

本文提出了一种基于 3D 注意力的 U-Net 架构，用于使用由三个非本地 MRI 卷积组合而成的单一堆叠的多模态体积进行大脑肿瘤的多区域分割。该方法通过在 U-Net 的解码器端添加注意机制来提高分割精度，从而减少了对健康组织的侧重和突出了恶性组织，提高了泛化能力并减少了计算资源。该方法在 BraTS 2021 任务 1 数据集上进行训练和评估，证明其在精度上优于其他方法。实验结果表明，该方法潜在地提高了使用多模态 MRI 数据进行大脑肿瘤分割的能力，有望为更好地理解和诊断脑部疾病做出贡献。这项工作强调了在大脑肿瘤分割中结合多种成像模式和引入注意机制以提高精度的重要性。

May, 2023

基于注意力机制的多实例学习的食物图像分类和分割

提出了一种无需像素级注释进行食物图像分类和语义分割模型训练的弱监督方法，该方法基于多实例学习和基于注意力机制的方法，实现了食物类别的分类和语义分割，并在 FoodSeg103 数据集上进行了实验验证和探索了注意力机制的性能特性。

Aug, 2023

基于注意力机制的脑肿瘤二阶段 MR 图像分割方法

提出了一种基于 CASP-GAN 的协调空间注意力生成对抗网络，以及一种关注性生成跨模态分割方法，该方法在脑肿瘤分割中取得了比 CycleGAN 和部分前沿方法更好的结果。

Apr, 2023

医学图像分割的两阶段多任务自监督学习

医学图像分割使用深度学习技术取得了重大进展，然而医学应用中固有的数据稀缺性对深度学习的分割方法构成了巨大挑战。自监督学习通过从可用数据集中创建辅助学习任务，并利用解决这些任务获得的知识来更好地解决目标分割任务，提供了一种解决方案。本研究提出了一种两阶段训练方法，可以有效利用多个辅助任务创建多个出色的分割模型，然后将它们合并为一个更强大的模型。该方法在 X 光气胸分割数据集上训练了 U-Net 模型，并对几种现有方法进行了实验比较，结果表明了方法的优越性。

Feb, 2024

改进医学图像分割中的 U-Net 变体的混合方法

这篇研究论文的主要内容是关于医学图像分割，重点介绍了深度学习方法，包括 MultiResUNet 和 Attention U-Net 等变种，并探讨了使用深度分离卷积来减少网络参数需求的可行性。

Jul, 2023

SpotNet: 自注意力多任务网络用于目标检测

本研究旨在通过多任务学习方式训练一个网络实现视觉注意力，使用半监督学习方式生成前 / 背景分割标签，进而训练目标检测模型，利用分割地图实现自我注意机制，获得在交通监控领域两个数据集上显著的 mAP 改进，UA-DETRAC 和 UAVDT 数据集上均实现了最先进的结果。

Feb, 2020

基于注意力机制和软最大值的无监督多目标分割

利用平移等变性注意机制进行的无监督物体中心表示学习和多物体检测与分割架构，其中使用注意机制来预测场景中物体的坐标并为每个物体关联一个特征向量。

May, 2022

弱监督语义分割的解耦空间神经关注模型

本文提出了一种基于神经网络空间注意力机制的弱监督图像分割算法，通过生成高质量的伪标注提升模型精度，在弱监督语义分割任务上达到了最先进水平。

Mar, 2018

混合多头关注式三维 Unet 用于脑肿瘤分割

提出了一种新颖的混合多头注意力 U-Net 架构，用于准确的脑肿瘤分割，并捕捉复杂的空间关系和微妙的肿瘤边界。与 SegNet、FCN-8s 和 Dense121 U-Net 架构相比，该模型在评估性能指标方面表现出色。

May, 2024