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分割医学图像：从UNET到Res- ...
摘要 - 这项研究提供了深度学习模型的比较分析 - UNET，RES-UNET，RES-RES-UNET和NNUNET，可评估其在脑瘤，息肉和多级心脏分段任务中的表现。分析侧重于精确，准确性，召回，骰子相似性系数（DSC）和联合（IOU）的相交以评估其临床适用性。在脑肿瘤分割，RES-UNET和NNUNET中明显胜过UNET，在DSC和IOU分数中，RES-UNET领先，表明肿瘤描述的准确性均出色。同时，NNUNET在召回和准确性方面表现出色，这对于临床诊断和计划中可靠的肿瘤检测至关重要。在息肉检测中，NNUNET是最有效的，在所有类别中达到了最高的指标，并将其作为内窥镜检查中可靠的诊断工具证明了它。在复杂的心脏细分任务中，RES-UNET和RES-UNET在描述左心室方面非常出色，RES-UNET也导致右心室分割。nnunet在心肌分段中无与伦比，在精确，召回，DSC和IOU中取得了最高分数。结论指出，尽管有时会在特定指标中表现出色，但差异很小。NNUNET始终在整个实验中显示出卓越的整体性能。索引术语 - 深度学习，UNET，RES-UNET，RES-UNET，NNUNET，医学成像细分，临床应用特别是因为其高召回和准确性而引起的，这在临床环境中至关重要，可以最大程度地减少误诊并确保及时治疗，NNUNET在所有测试类别中的关键指标中的稳健表现将其确立为这些变化和复杂的分割任务的最有效模型。
使用3D UNET
I.引言肿瘤本质上是一块密集的组织，当异常细胞聚集并可能对周围骨骼，组织，皮肤，腺体和器官产生影响。此外，这可能是良性，预签名或癌变。身体组织的这种异常生长可以在大脑中开始生长，或者作为体内其他地方的癌质量，可以传播到大脑，导致脑肿瘤。这些肿瘤在大脑中存在时可能会根据其位置和起源而变化。原发性脑肿瘤（无论是否恶性）在大脑内形成。它们分为两组：神经胶质（包括神经胶质细胞和非神经元细胞）和非胶质（在大脑或神经元细胞的结构上或在结构上开发）。它们也可能从脑膜，颅神经，垂体或松果体附近的组织开始。当健康细胞在其DNA中发生变化（突变）时，它们就会出现。继发性脑肿瘤（通常称为转移性脑癌）是由已经扩散到人体的其他器官和身体区域的癌症而发育的，其肿瘤细胞已移至大脑并在那里扩散。肺癌，乳腺癌，肾癌和黑色素瘤皮肤癌等是最普遍的形式。治疗也不同于肿瘤的性质和位置。神经胶质瘤分为四类，具体取决于脑肿瘤的侵略性：1年级和2年级的脑肿瘤是良性或非癌性的。3年级和4年级的脑肿瘤是癌变的（恶性）；他们迅速传播，对待Being less common than malignant tumors, benign tumors include Hemangioblastomas (slow- growing tumors that originate from blood vessels and are found in the cerebellum), Chordomas (slow- growing tumors that are most common in people between the ages of 50 and 60 and frequently found at the base of the skull and the lower portion of the spine), Meningiomas (which originate from the meninges, the membrane-like structures围绕大脑和脊髓），神经神经胶质瘤，胶质母细胞瘤（也称为4级星形胶质细胞瘤），desp膜瘤（由腹心膜系统的肿瘤变化导致），而甲状腺膜状细胞的肿瘤细胞以及最普遍的恶性肿瘤（通常是高度的恶性肿瘤），通常是Arise arise Arise arise arise and arise arise and arise and arise and arise and arise ins arise in arise in arise ins and arise。
使用改进的 UNET 架构对医学图像进行语义分割的回顾
摘要：在生物医学图像分析中，肿瘤和病变的位置和外观信息对于帮助医生治疗和确定疾病的严重程度是必不可少的。因此，对肿瘤和病变进行分割至关重要。MRI、CT、PET、超声和X射线是获取此信息的不同成像系统。众所周知的语义分割技术用于医学图像分析以识别和标记图像区域。语义分割旨在将图像划分为具有可比特征的区域，包括强度、同质性和纹理。UNET 是分割关键特征的深度学习网络。然而，UNET 的基本架构无法准确分割复杂的 MRI 图像。本综述介绍了适合提高分割精度的 UNET 的修改和改进模型。
基于混合注意力机制的残差 UNet 用于脑肿瘤语义分割
摘要：由于脑肿瘤形状不规则且弥散，因此在磁共振成像 (MRI) 体积中对其进行分割非常困难。最近，由于标记数据集的可用性，二维和三维深度神经网络已成为医学图像分割的热门选择。然而，三维网络的计算成本很高，需要大量的训练资源。这项研究提出了一种用于脑肿瘤分割的三维深度学习模型，该模型使用轻量级特征提取模块来提高性能，而不会影响上下文信息或准确性。所提出的模型称为基于混合注意的残差 Unet (HA-RUnet)，它基于 Unet 架构，利用残差块从 MRI 体积中提取低级和高级特征。注意和挤压激励 (SE) 模块也被集成在不同级别，以在局部和全局感受野内自适应地学习注意感知特征。所提出的模型在 BraTS-2020 数据集上进行了训练，在测试数据集上，Dice 得分分别为 0.867、0.813 和 0.787，对整体肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的灵敏度分别为 0.93、0.88 和 0.83。实验结果表明，所提出的 HA-RUnet 模型优于 ResUnet 和 AResUnet 基础模型，同时参数数量少于其他最先进的模型。总体而言，所提出的 HA-RUnet 模型可以提高脑肿瘤分割准确率，并有助于医生进行适当的诊断和治疗计划。
HUT：用于脑病变和肿瘤分割的混合 UNet 变换器
像 UNet 这样的监督式深度学习网络在分割脑部异常（如病变和肿瘤）方面表现良好。然而，这类方法被提出用于单模态或多模态图像。我们使用混合 UNet Transformer (HUT) 来提高单模态病变分割和多模态脑肿瘤分割的性能。HUT 由两个并行运行的管道组成，其中一个基于 UNet，另一个基于 Transformer。基于 Transformer 的管道在训练期间依赖于 UNet 解码器中间层中的特征图。HUT 网络采用 3D 脑容量的可用模态，并将脑容量嵌入体素斑块中。系统中的变压器提高了全局注意力和体素斑块之间的长程相关性。此外，我们在 HUT 框架中引入了一种自监督训练方法，以提高整体分割性能。我们证明，在中风后病变解剖追踪 (ATLAS) 数据集的单模态分割中，HUT 的表现优于最先进的网络 SPiN，Dice 得分高出 4.84%，Hausdorffi 距离得分高出 41%。HUT 在脑肿瘤分割 (BraTS20) 数据集的脑部扫描中也表现良好，并且比最先进的网络 nnUnet 的 Dice 得分高出 0.96%，Hausdorffi 距离得分高出 4.1%。
基于GSConv模块与ECA注意力机制的改进Unet脑肿瘤图像分割
1 乔治华盛顿大学，华盛顿特区，美国。 2 加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系，加利福尼亚州伯克利，美国。 3 独立研究员，加利福尼亚州圣何塞，美国。 *通讯作者电子邮件：chris.tqy128@outlook.com 摘要。本文讨论了一种改进的脑肿瘤医学图像分割模型，该模型是一种基于U-Net架构的深度学习算法。在传统U-Net的基础上，引入GSConv模块和ECA注意机制来提高模型在医学图像分割任务中的表现。通过这些改进，新的U-Net模型能够更有效地提取和利用多尺度特征，同时灵活地关注重要通道，从而显著提高分割结果。在实验过程中，对改进的U-Net模型进行了系统的训练和评估。通过查看训练集和测试集的损失曲线，我们发现两者的损失值在第八个epoch之后都迅速下降到最低点，然后逐渐收敛并稳定下来。这表明我们的模型具有良好的学习能力和泛化能力。此外，通过监测平均交集比（mIoU）的变化，我们可以看到在第35个epoch之后，mIoU逐渐趋近于0.8并且保持稳定，这进一步验证了模型的有效性。与传统的U-Net相比，基于GSConv模块和ECA注意机制的改进版本在分割效果上表现出明显的优势。特别是在脑肿瘤图像边缘的处理上，改进的模型可以提供更准确的分割结果。这一成果不仅提高了医学图像分析的准确性，也为临床诊断提供了更可靠的技术支持。综上所述，本文提出的基于GSConv模块和ECA注意机制的改进U-Net模型为脑肿瘤医学图像分割提供了一种新的解决方案，其优越的性能有助于提高疾病的检测和治疗效果，在相关领域具有重要意义。未来我们希望进一步探索该方法在其他类型医学图像处理中的应用潜力，推动医学影像的发展。
基于GSConv模块与ECA注意力机制的改进Unet脑肿瘤图像分割
摘要：本文讨论了一种针对脑肿瘤的医学图像分割改进模型，该模型是一种基于U-Net架构的深度学习算法。在传统U-Net基础上，引入GSConv模块和ECA注意力机制，提升模型在医学图像分割任务中的表现。通过这些改进，新的U-Net模型能够更高效地提取和利用多尺度特征，同时灵活地聚焦重要通道，从而显著提高分割效果。在实验过程中，对改进的U-Net模型进行了系统的训练和评估。通过观察训练集和测试集的loss曲线，我们发现两者的loss值在第8个epoch之后迅速下降到最低点，随后逐渐收敛并趋于稳定。这表明我们的模型具有良好的学习能力和泛化能力。此外，通过监测平均交集比（mIoU）的变化，我们可以看到在第35个epoch之后，mIoU逐渐趋近于0.8并且保持稳定，这进一步验证了模型的有效性。与传统U-Net相比，基于GSConv模块和ECA注意机制的改进版本在分割效果上表现出明显的优势，特别是在脑肿瘤图像边缘的处理上，改进模型能够提供更为准确的分割结果，这一成果不仅提高了医学图像分析的准确率，也为临床诊断提供了更可靠的技术支持。综上所述，本文提出的基于GSConv模块和ECA注意机制的改进U-Net模型为脑肿瘤医学图像分割提供了一种新的解决方案，其优越的性能有助于提高疾病的检测和治疗效果，在相关领域具有重要的意义。未来希望进一步挖掘该方法在其他类型医学图像处理中的应用潜力，推动医学影像事业的发展。
基于改进UNet网络的磁共振成像脑肿瘤图像分割方法
5倍交叉验证评估结果（1,2）表明，由于电离辐射和基因突变的影响，胶质瘤占中枢神经系统原发性肿瘤的27%（3-6）。胶质瘤的发病率随年龄增长而增加（1,2,6-8），不同级别的胶质瘤发病率不同。根据恶性程度，胶质瘤病理分为I至IV级，其中II级及以下为低级别胶质瘤（LGG），III级及以上为高级别胶质瘤（HGG）（9）。例如，HGG患者的中位生存期（MST）通常小于2年，而患有HGG的HGG患者的MST仅为4至9个月。此外，分子研究已发现了可增强诊断和提供生物标志物的特征（10）。异柠檬酸脱氢酶 1 和 2 (IDH1/2) 突变以及 X 编码蛋白 (ATRX) 和 TP53 突变的存在提示弥漫性星形细胞瘤，而 IDH1/2 突变与 1p19q 缺失相结合则提示少突胶质细胞瘤 (10)。受体酪氨酸激酶基因的局部扩增、端粒酶逆转录酶 (TERT) 启动子突变以及 10 号和 13 号染色体的缺失和 7 号染色体的三体性是胶质母细胞瘤的显著特征，可用于诊断目的 (10)。此外，LGG 中 B-Raf 原癌基因 (BRAF) 基因融合和突变的存在以及 HGG 中组蛋白 H3 的突变的存在也可以作为
Cascade Residual Multiscale Convolution and Mamba- Structured UNet for Advanced Brain Tumor Image Segmentation
Abstract: In brain imaging segmentation, precise tumor delineation is crucial for diagnosis and treatment planning. Traditional approaches include convolutional neural networks (CNNs), which struggle with processing sequential data, and transformer models that face limitations in maintaining computational efficiency with large-scale data. This study introduces MambaBTS: a model that synergizes the strengths of CNNs and transformers, is inspired by the Mamba architecture, and integrates cascade residual multi-scale convolutional kernels. The model employs a mixed loss function that blends dice loss with cross-entropy to refine segmentation accuracy effectively. This novel approach reduces computational complexity, enhances the receptive field, and demonstrates superior performance for accurately segmenting brain tumors in MRI images. Experiments on the MICCAI BraTS 2019 dataset show that MambaBTS achieves dice coefficients of 0.8450 for the whole tumor (WT), 0.8606 for the tumor core (TC), and 0.7796 for the enhancing tumor (ET) and outperforms existing models in terms of accuracy, computational efficiency, and parameter efficiency. These results underscore the model's potential to offer a balanced, efficient, and effective segmentation method, overcoming the constraints of existing models and promising significant improvements in clinical diagnostics and planning.
SLF-UNET：通过合并空间和低频域特征
抽象的基于深度学习的方法在脑肿瘤图像分割中表现出色。但是，缺乏使用图像的频域特征来解决脑肿瘤病变的研究。为了使这一差距变化，本文提出了改进的网络SLF-UNET，这是一种二维编码器架构结构，结合了基于U-NET的空间和低频域特征。提出的模型有效地从空间和频域中学习信息。在此，我们通过在高频区域中使用零填充，并将卷积操作的一部分与卷积块相结合，从而结合了空间频域特征，并将卷积操作的一部分放置。我们的实验结果表明，我们的方法的表现优于Brats 2019和Brats 2020数据集的当前主流方法。