EPT-Net：用于3D医学图像分割的边缘感知转换器
IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL. 42, NO. 11, NOVEMBER 2023
背景
卷积运算的内在局部性在建模长程依赖性方面存在局限性。尽管为序列到序列全局预测而设计的Transformer就是为了解决这个问题而诞生的，但由于底层细节特征不足，它可能会导致定位能力有限。此外，低级特征具有丰富的细粒度信息，这极大地影响了不同器官的边缘分割决策。然而，一个简单的CNN模块很难捕捉细粒度特征中的边缘信息，并且在处理高分辨率3D特征时消耗的计算能力和内存是昂贵的。
本文提出了一种双位置变换器，以有效地提高三维空间定位能力。此外，由于低级别特征包含详细信息，我们在不添加网络参数的情况下，通过最小化边缘信息函数来执行边缘权重引导模块来提取边缘信息
贡献
- 提出了一种新的医学图像分割网络，称为EPT-Net，它混合了改进的Transformer和无参数注意机制，用于对器官特征的长期依赖性进行建模。
- 提出了一种双位置嵌入Transformer，包括可学习位置嵌入和体素空间位置嵌入。该方法用于优化位置编码，可以有效地捕捉医学图像性不同器官位置之间的内在相关。
- 开发了一个边缘权重引导模块来学习浅层特征中的边缘信息，该模块可以捕捉相邻器官之间的微小粘连。这种设计是为了在不增加网络参数的情况下最小化边缘信息功能。
- 在三个数据集上验证了EPTNet的有效性和稳健性，包括SegTHOR 2019、颅骨拱顶外的多图谱标记和重新标记的KiTS19。实验表明，在这些数据集上，我们的方法优于最先进的方法。
实验
选择了三个数据集进行实验验证，其中包括两个公共数据集SegTHOR 2019[17]，颅骨（BCV）之外的多图谱标记[18]和重新标记的KiTS19数据集[19]，称为KiTS19-M。首先，介绍了SegTHOR 2019数据集，并专门用于在放疗期间分割肿瘤周围胸腔中的危险器官，包括心脏（hea）、气管（tra）、主动脉（aor）和食道（eso）。该数据集包括60个CT扫描，分为40个训练集和20个测试集。经验丰富的放射治疗师已经手动绘制了心脏、气管、主动脉和食道。接下来，MultiAtlas Labeling Beyond the Cranial Vault包含13个腹部器官的标签，包括脾脏（spl）、左右肾（L-K和R-K）、胆囊（gal）、食道（eso）、肝脏（liv）和胃（sto）、主动脉（aor）、下腔静脉（I-V-C）、门静脉和脾静脉（P-V/S-V）、胰腺（pan）、左右肾上腺（R-A-G和L-A-G），由两名经验丰富的大学生和放射科医生手工标记。使用MIPAV软件进行容量验证。该数据集包含30个标记的CT图像和20个测试图像。KiTS19-M数据集来自KiTS19数据集肾脏肿瘤分割竞赛。它包含300个样本，包括210个训练样本和90个测试样本。为了促进我们对多器官分割的研究，我们对数据集中的多个器官进行了重新标记。经过经验丰富的专家重新标记，我们对四个腹部器官进行了精细标记，包括肝、脾、右肾和左肾。
方法
U型网络结构在医学图像分割中取得了显著的成就。由于卷积运算的内在局部性和编码器-解码器的U型网络结构中缺乏全局上下文边缘信息处理，我们提出了EPT-Net。该网络主要基于U型网络，由双位置Transformer（DPT）和边缘权重引导（EWG）模块组成。DPT是在编码器末端提取深度信息，通过Transformer解决了U型网络的远程依赖性限制。将浅层细粒度特征输入EWG以提取图像边缘信息。
Dual Positional Transformer（双位置Transformer）
Learnable Patch Embedding
利用异步卷积，确保相邻的补丁块在补丁序列化过程中具有特定的交互部分【An image is worth 16×16 words: Transformers for image recognition at scale】
Voxel Spacial Positional Embedding
对于医学三维体积数据，不仅需要考虑切片中像素之间的连接，还需要考虑不同切片之间的信息交互。提出了一种条件位置码生成器，并将其命名为体素空间位置嵌入（VSPE）。VSPE和可学习的位置嵌入为Transformer提供了更有用的位置信息。【Conditional positional encodings for vision transformers】
Edge Weight Guidance Module（边界权重引导模块）
ET-Net: A generic edge-attention guidance network for medical image segmentation
SimAM: A simple, parameterfree attention module for convolutional neural networks
https://github.com/ZjjConan/SimAM
Shallow Guidance Module（浅层引导模块）
Weighted Attention Module（加权注意力模块）
WA和SG被组合以生成EA。WA可以对整个特征图进行优先排序，并且可以很容易地与三维卷积相结合。在每次卷积操作之后将WA模块插入SG模块可以产生更具代表性的边缘特征。在这里，完成了从浅层特征中提取边缘信息
损失函数
Thinking
SG，WA没表达清楚？？？
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_42489272/article/details/134584862
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