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( 1)改进U-Net架构的神经胶质瘤分割方法
神经胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤,其MRI影像呈现出复杂的多区域结构,包括增强区域、肿瘤核心和水肿区域,这些子区域在影像上的对比度、边界清晰度和形状特征差异显著。传统U-Net架构通过编码器-解码器结构和跳跃连接实现了较好的分割性能,但在处理尺寸变化剧烈的肿瘤时,固定的网络结构难以同时兼顾大小目标的分割精度。针对这一问题,提出的改进方案在解码器路径中引入上采样跳跃连接结构,不同于标准U-Net仅从编码器向解码器传递特征,该结构还将解码器浅层的上采样特征传递到更深层,这种设计使得解码过程能够反复利用和精炼低层次的空间细节信息,对于恢复肿瘤边界的精细结构尤为关键。在特征提取模块方面,采用改进的Inception结构替代标准卷积块,Inception通过并行的多尺度卷积核捕捉不同感受野下的特征,包括小尺度的细节纹理和大尺度的形状轮廓,这种多分支设计天然适合处理形态多样的胶质瘤。每个Inception模块包含一乘一、三乘三和五乘五三种卷积核,它们的输出经过拼接后共同描述肿瘤区域的复合特征,为了控制参数量和计算复杂度,在较大卷积核前插入一乘一卷积进行降维。考虑到不同肿瘤区域的分割难度存在层次性,设计了阶梯式的训练策略,首先训练网络分割整个肿瘤区域包括水肿,这个任务相对简单因为水肿区域通常边界较清晰且面积较大,网络在此阶段学习到基本的肿瘤识别能力。然后固定已训练的浅层参数,添加新的解码分支专门用于肿瘤核心区域的分割,这个阶段利用整体肿瘤区域的先验知识,将搜索空间限制在已识别的肿瘤范围内,降低了核心区域分割的难度。最后进一步细分增强区域,这是最困难的子任务因为增强区域通常面积小且边界不规则,通过逐步聚焦的训练策略,网络能够在不同阶段集中学习相应的判别特征,避免了一步到位的多类分割任务中类别间的相互干扰。损失函数采用Dice损失和交叉熵损失的组合,Dice损失直接优化分割重叠度指标对小目标更加敏感,交叉熵损失则提供像素级的分类监督,两者结合兼顾了全局和局部的优化目标。在多个公开脑肿瘤分割挑战数据集上的测试结果显示,改进的GS-UNet在整体肿瘤分割的Dice系数上达到零点九一以上,肿瘤核心和增强区域的分割Dice系数分别达到零点八五和零点七八,相比标准U-Net在核心和增强区域上分别提升约五个和八个百分点,层次化训练策略使得训练收敛速度加快约百分之三十,充分验证了多尺度特征提取和渐进式学习对于复杂医学图像分割的有效性。
( 2)重建辅助特征编码的肺癌亚型分类网络
非小细胞肺癌包括腺癌、鳞癌等不同组织学亚型,准确分类对于选择靶向治疗方案至关重要,然而基于CT影像的亚型分类面临诸多困难,肿瘤的影像表现与病理类型之间的对应关系复杂,不同亚型的影像特征存在重叠,加之医学数据集规模通常只有数百到上千例,远小于自然图像数据集,模型容易过拟合训练数据而泛化能力不足。为缓解数据不足带来的问题,引入辅助任务作为正则化手段成为一种有效策略。图像重建任务要求网络能够从编码的特征表示中恢复原始图像,这迫使编码器学习更加完整和通用的图像特征,而不是仅仅记忆训练样本中与分类标签直接相关的模式。RAFENet采用共享编码器架构,编码器提取的特征同时服务于分类和重建两个任务,重建分支通过解码器网络将特征映射回像素空间,重建损失采用均方误差衡量重建图像与原始图像的差异,这个信号指导编码器保留更多的图像细节信息。分类分支则在编码特征的基础上添加任务特定的特征提取模块,该模块由级联的跨层非局部块组成,非局部块通过计算特征图中所有位置之间的相似性来建立长程依赖关系,使得网络能够整合肿瘤不同部位的信息形成全局判断,这对于肺癌分类尤为重要因为肿瘤的良恶性判断往往需要综合考虑内部纹理、边缘形态和周围组织浸润等多方面特征。跨层设计意味着不同深度的特征图之间也建立非局部连接,浅层特征的空间细节可以直接影响深层特征的语义判断,增强了特征的表达能力。为了进一步约束特征学习过程,提出特征一致性和预测一致性两种损失,特征一致性损失要求分类和重建两个分支从共享编码器获得的特征保持相似,避免两个任务各自优化导致编码器学习到割裂的特征表示,这通过计算两个分支特征图的余弦距离实现。预测一致性损失则针对数据增强样本,对同一CT图像的不同增强版本,网络的分类预测应该保持一致,这种自监督约束增强了模型对输入扰动的鲁棒性。总体损失函数是分类损失、重建损失、特征一致性损失和预测一致性损失的加权组合,通过交叉验证确定最优权重配比。训练策略采用端到端的联合优化,两个任务互相促进,重建任务提供的丰富监督信号有效缓解了分类任务的过拟合问题。在包含一千多例肺癌患者的数据集上进行评估,RAFENet的分类准确率达到百分之八十三点五,相比没有重建辅助的基线模型提升约七个百分点,在小样本子集上的提升更为明显,证明了辅助任务对提高泛化能力的作用,模型对腺癌和鳞癌的区分敏感性和特异性都超过百分之八十,达到了临床辅助诊断的实用水平。
( 3)多视图重建辅助学习的肺癌分类方法
单一横断面CT图像虽然是临床最常用的观察视角,但其本质是三维肿瘤的二维投影,丢失了沿其他方向的空间结构信息,肿瘤的形状不规则性、内部异质性和与周围组织的关系在不同视图下表现各异,融合多视图信息有望获得更全面的肿瘤特征。MV-RAFENet在前述工作基础上扩展为多视图学习框架,同时处理横断面、冠状面和矢状面三个正交视图的CT图像,每个视图配备独立的编码器提取视图特定的特征,同时保留共享的重建辅助任务对每个视图的特征进行正则化约束。多视图重建损失分别计算三个视图的重建误差并求和,确保每个视图的编码器都学习到足够丰富的特征表示。多视图学习的关键在于如何有效融合不同视图的信息,简单的特征拼接或平均容易丢失视图间的互补性。引入基于注意力的特征分解模块,该模块将每个视图的特征分解为两部分,一部分是视图共享特征,代表不同视图下一致的肿瘤特性如密度、大小等,另一部分是视图特异性特征,捕捉该视图独有的形态信息如某个方向上的延伸程度。分解通过门控机制实现,对每个特征通道学习一个分解权重,权重接近一的通道被分配到共享特征,接近零的分配到特异性特征。为了保证共享特征的一致性,引入视图一致性损失,约束三个视图的共享特征尽可能接近,这通过计算两两视图共享特征之间的距离并最小化实现,该约束促使网络提取视图不变的内在肿瘤特性。
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