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基于多感受野的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建 被引量：3
1
作者 刘朋伟 高媛 +2 位作者 秦品乐 殷喆 王丽芳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期938-945,共8页
针对医学磁共振成像(MRI)过程中由于噪声、成像技术和成像原理等干扰因素引起的图像细节丢失、纹理不清晰等问题,提出了基于多感受野的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建算法。首先,利用多感受野特征提取块获取不同感受野下图像的全... 针对医学磁共振成像(MRI)过程中由于噪声、成像技术和成像原理等干扰因素引起的图像细节丢失、纹理不清晰等问题,提出了基于多感受野的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建算法。首先,利用多感受野特征提取块获取不同感受野下图像的全局特征信息,为避免感受野过小或过大导致图像的细节纹理丢失,将每组特征分为两组,其中一组用于反馈不同尺度感受野下的全局特征信息,另一组用于丰富下一组特征的局部细节纹理信息;然后,使用多感受野特征提取块构建特征融合组,并在每个特征融合组中添加空间注意力模块,充分获取图像的空间特征信息,减少了浅层和局部特征在网络中的丢失,在图像的细节上取得了更逼真的还原度;其次,将低分辨率图像的梯度图转化为高分辨率图像的梯度图辅助重建超分辨率图像;最终将恢复后的梯度图集成到超分辨率分支中,为超分辨率重建提供结构先验信息,有助于生成高质量的超分辨率图像。实验结果表明,相比基于梯度引导的结构保留超分辨率算法(SPSR),所提算法在×2、×3、×4尺度下的峰值信噪比(PSNR)分别提升了4.8%、2.7%、3.5%,重建出的医学MRI影像纹理细节更加丰富、视觉效果更加逼真。 展开更多
关键词 超分辨率 多感受野 空洞卷积 空间注意力机制 梯度图
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基于磁共振影像层间插值的超分辨率及多视角融合 被引量：1
2
作者 李萌 秦品乐 +1 位作者 曾建潮 李俊伯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期3362-3367,共6页
针对磁共振(MR)图像切片内分辨率高而切片间分辨率低,导致MR在冠状面和矢状面上缺乏医学诊断意义的问题,提出了一种基于层间插值及多视角融合网络的医学图像处理算法。首先,引入了层间插值模块,用来将MR体数据沿冠状和矢状方向从三维数... 针对磁共振(MR)图像切片内分辨率高而切片间分辨率低,导致MR在冠状面和矢状面上缺乏医学诊断意义的问题,提出了一种基于层间插值及多视角融合网络的医学图像处理算法。首先,引入了层间插值模块,用来将MR体数据沿冠状和矢状方向从三维数据切割成二维图像;然后,在分别对冠状面和矢状面进行特征提取之后,通过空间矩阵滤波器动态计算权重用于任意大小的上采样因子放大图像;最后,将冠状图和矢状图在层间插值模块中得到的结果聚合成三维数据后再次沿轴状方向切割成二维图像,对得到的二维图像两两进行融合并通过轴状方向数据进行修正。实验结果表明,所提算法相较于其他超分辨率算法在×2、×3、×4尺度下的峰值信噪比(PSNR)均有1 dB左右的提升,可见所提算法有效提升了图像的重建质量。 展开更多
关键词 超分辨率 神经网络 层间插值 脑部磁共振影像 多视角融合
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基于特征融合和动态多尺度空洞卷积的超声甲状腺分割网络 被引量：5
3
作者 胡屹杉 秦品乐 +2 位作者 曾建潮 柴锐 王丽芳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期891-897,共7页
针对甲状腺超声影像中甲状腺组织大小和形态的多样性以及周边组织的复杂性,提出了一种基于特征融合和动态多尺度空洞卷积的超声甲状腺分割网络。首先,利用不同膨胀率的空洞卷积和动态滤波器来融合不同感受野下的全局语义特征与不同范围... 针对甲状腺超声影像中甲状腺组织大小和形态的多样性以及周边组织的复杂性,提出了一种基于特征融合和动态多尺度空洞卷积的超声甲状腺分割网络。首先,利用不同膨胀率的空洞卷积和动态滤波器来融合不同感受野下的全局语义特征与不同范围的上下文详情的语义特征,从而提升网络对多尺度目标的适应性与准确度;然后,在特征降维时采用混合上采样方式,以增强高维语义特征的空间信息和低维空间特征的上下文信息;最后,采用空间注意力机制来优化图像的低维特征,并采用高低维特征融合的方式使高低维特征信息在保留重要特征的同时摒弃冗余信息以及使网络对于图像前背景的区分能力得到增强。实验结果表明,所提方法在甲状腺超声影像公开数据集上达到了0.963±0.026的准确率、0.84±0.03的召回率和0.79±0.03的dice系数。可见所提方法能较好地解决组织形态差异性大以及周边组织复杂的问题。 展开更多
关键词 图像分割 注意力机制 空洞卷积 超声影像 特征融合
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基于超分辨率网络的CT三维重建算法 被引量：4
4
作者 李俊伯 秦品乐 +1 位作者 曾建潮 李萌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期584-591,共8页
计算机断层扫描(CT)三维重建技术通过上采样体数据来提高三维模型质量,减轻模型中的锯齿状边缘、条纹状伪影和不连续表面等现象,从而提高临床医学中疾病诊断的准确率。针对以往CT三维重建后模型仍然不够清晰的问题,提出一种基于超分辨... 计算机断层扫描(CT)三维重建技术通过上采样体数据来提高三维模型质量,减轻模型中的锯齿状边缘、条纹状伪影和不连续表面等现象,从而提高临床医学中疾病诊断的准确率。针对以往CT三维重建后模型仍然不够清晰的问题,提出一种基于超分辨率网络的CT三维重建算法。网络模型为具有双重损失的优化学习纵轴超分辨率重建网络(DLRNet),通过单轴超分辨率进行腹部CT三维重建。网络末端引入优化学习模块,且除计算基准图与超分辨率图像的损失外,还计算网络内部粗略重建图像与基准图的损失,这样一来,优化学习与双重损失能使网络产生更接近于基准图的结果。随后在特征提取模块引入空间特征金字塔池化和通道注意力机制,加权细化学习了不同粗细以及规模不一的血管组织的特征。最后使用动态生成卷积核组的方法进行上采样使得单一网络模型可应对不同缩放因子的上采样任务。实验结果表明,相较于通道注意力的方法RCAN(Residual Channel Attention Network),所提网络模型在2、3、4倍缩放因子下的峰值信噪比(PSNR)平均提高0.789 dB。可见所提网络模型有效提升了CT三维模型的质量,一定程度上恢复了血管组织的连续细节特征,同时具备了实用性。 展开更多
关键词 深度学习 三维重建 超分辨率 计算机断层扫描 优化学习
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基于面部特征图对称的人脸正面化生成对抗网络算法 被引量：3
5
作者 李虹霞 秦品乐 +3 位作者 闫寒梅 曾建潮 鲍骞月 柴锐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期714-720,共7页
目前人脸正面化研究主要解决人脸偏转问题,而对监控视频等现实场景中同时受偏转和俯仰变化影响的侧脸的正面化生成关注较少,针对这个问题和多角度侧脸生成的正面人脸图存在身份信息保留不全的问题,提出了一种基于特征图对称模块和眼周... 目前人脸正面化研究主要解决人脸偏转问题,而对监控视频等现实场景中同时受偏转和俯仰变化影响的侧脸的正面化生成关注较少,针对这个问题和多角度侧脸生成的正面人脸图存在身份信息保留不全的问题,提出了一种基于特征图对称模块和眼周特征保留损失的生成对抗网络(GAN)。首先,根据人脸对称性先验,提出特征图对称模块,先使用人脸关键点检测器检测出侧脸鼻尖点位置,再将编码器提取到的特征图依照鼻尖位置进行镜像对称,从而在特征层面上缓解面部信息缺失的问题。其次,借鉴眼周识别思想,在现有的生成图身份保留方法中加入了眼周特征保留损失以训练生成器生成逼真的且保留身份信息的人脸正面图像。实验结果表明,所提算法得到的生成图面部细节保留较好,且在CAS-PEAL-R1数据集的所有俯角下人脸的平均Rank-1识别率为99.03%,可见该算法能够有效解决多角度侧脸的正面化问题。 展开更多
关键词 人脸识别 人脸正面化 生成对抗网络 深度学习 眼周识别
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基于不同超声成像的甲状腺结节良恶性判别 被引量：11
6
作者 武宽 秦品乐 +1 位作者 柴锐 曾建朝 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期77-82,共6页
为实现更为准确的甲状腺结节良恶性超声图像诊断,避免不必要的穿刺或活检手术,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的常规超声成像和超声弹性成像的特征结合方法,提高了甲状腺结节良恶性分类准确率。首先,卷积网络模型在大规模自然图像数... 为实现更为准确的甲状腺结节良恶性超声图像诊断,避免不必要的穿刺或活检手术,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的常规超声成像和超声弹性成像的特征结合方法,提高了甲状腺结节良恶性分类准确率。首先,卷积网络模型在大规模自然图像数据集上完成预训练,并通过迁移学习的方式将特征参数迁移到超声图像域用以生成深度特征并处理小样本。然后,结合常规超声成像和超声弹性成像的深度特征图形成混合特征空间。最后,在混合特征空间上完成分类任务,实现了一个端到端的卷积网络模型。在1 156幅图像上进行实验,所提方法的准确率为0.924,高于其他单一数据源的方法。实验结果表明,浅层卷积共享图像的边缘纹理特征,高层卷积的抽象特征与具体的分类任务相关,使用迁移学习的方法可以解决数据样本不足的问题;同时,弹性超声影像可以对甲状腺结节的病灶硬度进行客观的量化,结合常规超声的纹理轮廓特征,二者融合的混合特征可以更全面地描述不同病灶之间的差异。所提方法可以高效准确地对甲状腺结节进行良恶性分类,减轻患者痛苦,给医生提供更为准确的辅助诊断信息。 展开更多
关键词 图像分类 迁移学习 特征融合 深度学习 超声影像 弹性超声
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面向急性缺血性脑卒中CT到MRI的图像生成 被引量：2
7
作者 冯二燕 秦品乐 +2 位作者 柴锐 曾建朝 孟延锋 《计算机技术与发展》 2023年第10期135-142,共8页
急性缺血性脑卒中病灶很容易在磁共振成像(MRI)上表现为高信号区域。相较于MRI,计算机断层扫描(CT)成像速度快、价格低,不易受金属植入物干扰,但CT对缺血性脑卒中病灶不敏感,通常在CT上难以确定病灶的位置,且CT包含的信息量比MRI少。考... 急性缺血性脑卒中病灶很容易在磁共振成像(MRI)上表现为高信号区域。相较于MRI,计算机断层扫描(CT)成像速度快、价格低,不易受金属植入物干扰,但CT对缺血性脑卒中病灶不敏感,通常在CT上难以确定病灶的位置,且CT包含的信息量比MRI少。考虑到速度与可用性的提升以及成本的降低,为了以CT生成的MRI代替真实的MRI对急性缺血性脑卒中进行诊断,提出一种CT到MRI的跨模态图像生成算法。首先,利用影像组学在CT上确定病灶区域并提取影像组学特征,筛选出信息增益最大的特征并可视化,然后将该特征图与CT一同作为生成对抗网络的输入。生成对抗网络在pix2pix生成器中引入残差块,鉴别器采用PatchGAN。最后在损失函数中引入病灶特征相似性损失函数,更加关注病灶区域的相似性。经两名放射科医生的主观判断与评估指标的客观分析,结果表明,该算法生成的MRI与真实MRI相似性极高,且病灶位置正确,形状相似,可为医生的诊疗提供帮助。 展开更多
关键词 医学图像生成 影像组学 生成对抗网络 计算机断层扫描(CT) 磁共振成像(MRI) 跨模态图像生成
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基于姿态注意力的特定角度人脸正面化网络
8
作者 解奕鹏 秦品乐 +3 位作者 曾建潮 闫寒梅 柴锐 赵鹏程 《计算机技术与发展》 2023年第7期47-54,共8页
人脸正面化对人脸识别有重要意义,但实际监控场景中大姿态的人脸正面化效果通常不如较小姿态,因此提出姿态引导的特定角度生成对抗网络(Pose-Specific Generative Adversarial Network,PS-GAN)。PS-GAN由生成器和鉴别器组成,生成器由编... 人脸正面化对人脸识别有重要意义,但实际监控场景中大姿态的人脸正面化效果通常不如较小姿态,因此提出姿态引导的特定角度生成对抗网络(Pose-Specific Generative Adversarial Network,PS-GAN)。PS-GAN由生成器和鉴别器组成,生成器由编码器、姿态注意模块、特征转换模块以及解码器四部分组成,编码器与解码器分别对输入图像进行下采样与上采样,姿态注意模块为网络引入人脸结构先验的同时约束模型关注感兴趣区域,特征转换模块对编码器得到的侧脸特征进行变换并抑制冗余通道。首先,将连续的姿态变化划分为离散的姿态集合,单个PS-GAN模型由某一特定角度的数据训练;然后,将多个PS-GAN进行组合,使其适用于任意角度的人脸输入。在本实验室自主采集的MASFD数据集以及CAS-PEAL-R1公开数据集上进行了大量的定性与定量实验,验证了网络结构的有效性以及合理性;与现有方法相比,虽然PS-GAN是由受限数据集训练的,但它也能在非同源数据上有良好的视觉效果。 展开更多
关键词 人脸正面化 注意力机制 生成对抗网络 人脸识别 深度学习
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