入選AAAI 2025！解決醫學圖像分割軟邊界與共現難題，中國地質大學等提出圖像分割模型ConDSeg

性能趕超最先進模型

原標題：入選AAAI 2025！解決醫學圖像分割軟邊界與共現難題，中國地質大學等提出圖像分割模型ConDSeg
文章來源：HyperAI超神經
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中國地質大學團隊聯合百度提出ConDSeg框架，解決醫學圖像分割難題

本文介紹了中國地質大學團隊聯合百度提出的對比度驅動醫學圖像分割通用框架ConDSeg，該框架有效解決了醫學圖像分割中的“軟邊界”和共現現象兩大難題，顯著提升了醫學圖像分割的精度。

1. 醫學圖像分割的挑戰

醫學圖像分割是醫學影像處理的關鍵步驟，但其精確性面臨兩大挑戰：

1. 軟邊界問題：醫學圖像中的前景和背景往往存在模糊的過渡區域，難以準確界定邊界。低對比度和光線效果差等因素進一步加劇了這一問題。

2. 共現現象：醫學圖像中的器官和組織具有高度的規律性和固定性，不同特征、組織或病變往往同時出現，容易導致模型學習到與目標無關的共現特征，影響分割精度。

2. ConDSeg框架的創新之處

為了解決上述難題，ConDSeg框架引入了以下創新點：

1. 一致性強化(CR)預訓練策略：增強編碼器在弱光照和低對比度場景下的魯棒性和特征提取能力。

2. 語義信息解耦(SID)模塊：將特征映射解耦到前景、背景和不確定區域，并通過損失函數學習減少不確定性。

3. 對比度驅動特征聚合(CDFA)模塊：利用SID提取的對比特征指導多層特征融合和增強。

4. 尺寸感知解碼器(SA-Decoder)：更好地區分不同大小的實體，克服共現特征的干擾。

3. ConDSeg框架的結構和流程

ConDSeg是一個兩階段框架：第一階段使用CR預訓練策略增強編碼器魯棒性；第二階段微調整個網絡，包含特征提取、語義信息解耦、特征聚合和多尺度預測四個步驟。 框架通過SID模塊解耦前景、背景和不確定區域信息，CDFA模塊融合多層特征，SA-Decoder模塊處理不同尺寸的實體，最終實現精確分割。

4. 實驗結果和結論

在五個公共數據集上的實驗結果表明，ConDSeg在三種醫學圖像任務（內窺鏡、全切片圖像和皮膚鏡）中均取得了最優分割性能，并展現出快速的收斂速度。

5. 醫學圖像分割領域的未來發展

醫學圖像分割領域正受到資本和技術的雙重驅動，AI技術的應用極大提升了醫學影像分析效率和精度，未來發展前景廣闊。 AI驅動的醫學圖像分割技術將持續進步，為臨床診斷和醫學研究提供更強大的支持。

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