入選AAAI 2025！解決醫(yī)學圖像分割軟邊界與共現(xiàn)難題，中國地質(zhì)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(yī)學圖像分割軟邊界與共現(xiàn)難題，中國地質(zhì)大學等提出圖像分割模型ConDSeg
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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中國地質(zhì)大學團隊聯(lián)合百度提出ConDSeg框架，解決醫(yī)學圖像分割難題

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

1. 醫(yī)學圖像分割的挑戰(zhàn)

醫(yī)學圖像分割是醫(yī)學影像處理的關(guān)鍵步驟，但其精確性面臨兩大挑戰(zhàn)：

1. 軟邊界問題：醫(yī)學圖像中的前景和背景往往存在模糊的過渡區(qū)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(xiàn)現(xiàn)象：醫(yī)學圖像中的器官和組織具有高度的規(guī)律性和固定性，不同特征、組織或病變往往同時出現(xiàn)，容易導致模型學習到與目標無關(guān)的共現(xiàn)特征，影響分割精度。

2. ConDSeg框架的創(chuàng)新之處

為了解決上述難題，ConDSeg框架引入了以下創(chuàng)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(qū)域，并通過損失函數(shù)學習減少不確定性。

3. 對比度驅(qū)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(qū)分不同大小的實體，克服共現(xiàn)特征的干擾。

3. ConDSeg框架的結(jié)構(gòu)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(diào)整個網(wǎng)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(qū)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(xiàn)精確分割。

4. 實驗結(jié)果和結(jié)論

在五個公共數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，ConDSeg在三種醫(yī)學圖像任務（內(nèi)窺鏡、全切片圖像和皮膚鏡）中均取得了最優(yōu)分割性能，并展現(xiàn)出快速的收斂速度。

5. 醫(yī)學圖像分割領(lǐng)域的未來發(fā)展

醫(yī)學圖像分割領(lǐng)域正受到資本和技術(shù)的雙重驅(qū)動，AI技術(shù)的應用極大提升了醫(yī)學影像分析效率和精度，未來發(fā)展前景廣闊。 AI驅(qū)動的醫(yī)學圖像分割技術(shù)將持續(xù)進步，為臨床診斷和醫(yī)學研究提供更強大的支持。

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