关键词：
医学图像分割
多模态学习
Transformer
对抗协同训练
生成对抗网络
摘要：
近年来,医学图像分割作为智能医疗影像分析的重要任务,在深度学习技术的推动下取得了显著进展。然而,由于医学图像的高异质性、组织结构的复杂性及标注数据的稀缺性,现有方法在泛化能力和鲁棒性方面仍然面临诸多挑战。目前,多模态医学图像分割方法虽然能够整合不同模态的信息,但在模态数据不完整或模态间特征融合不充分的情况下,分割精度仍受较大影响。针对这些问题,本文基于多模态学习提出了一系列创新方法,主要研究工作如下:
(1)基于多模态学习的医学图像分割网络研究。针对多模态医学图像分割在模态缺失情况下性能下降的问题,本文提出了一种基于多模态学习的分割方法。在编码阶段,采用模态内卷积-Transformer混合编码器提取局部和全局特征,并通过空间融合模块在像素级融合多模态信息,有效建模模态特异性特征。随后,模态间编码器进一步挖掘模态间的全局关联性,增强特征共享与融合能力。在解码阶段,引入多模态共享权重解码器,结合权重共享机制与逐步融合策略,并通过不确定区域修复模块优化边界细节。实验结果表明,在BraTS数据集上,该方法在Dice系数和Hausdorff距离指标上优于U-HVED、RFNet和mmFormer模型。
(2)基于对抗协同训练的多模态医学图像分割方法研究。针对现有方法在充分利用完整模态信息进行模态缺失情况下的高精度分割方面存在一定局限性,本文提出了一种基于对抗协同训练的多模态医学图像分割方法。通过构建完整模态路径和缺失模态路径,结合最小化路径间KL散度、生成对抗网络以及最大化路径间互信息的策略,优化模态特征分布,促使缺失模态的特征向完整模态的特征域对齐,从而增强模型在模态缺失情况下的适应能力。实验结果表明,在BraTS数据集上,该方法在Dice系数和Hausdorff距离指标上优于U-HVED、RFNet和mmFormer模型。
(3)基于多模态学习的医学图像处理系统设计与优化。在前述研究的基础上,本文进一步设计并实现了一套多模态医学图像处理系统,集成了图像预处理、分割网络推理及结果可视化功能,为脑肿瘤等疾病的临床诊断与治疗提供了辅助支持。同时,通过对系统性能和计算复杂性的优化,确保了分割结果的准确性与模型的可部署性。
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