【摘 要】
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如何实现面向一维医疗影像的图文分割是本文的主要关注点。近年来深度学习等新兴领域都需要大量的数据集进行科学研究,但是在一些关注于一维医疗影像的科学研究中,往往都是在一维数据上进行更为细致的划分。现有有关二维医疗影像分割一维内容算法的相关研究相对较少,因此研究面向一维医疗影像的图文分割算法对于推动自动化提取数据集以及后续的相关研究至关重要。全文基于茂名市人民医院提供的纸质心电图数据集,分别围绕非监督学
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如何实现面向一维医疗影像的图文分割是本文的主要关注点。近年来深度学习等新兴领域都需要大量的数据集进行科学研究,但是在一些关注于一维医疗影像的科学研究中,往往都是在一维数据上进行更为细致的划分。现有有关二维医疗影像分割一维内容算法的相关研究相对较少,因此研究面向一维医疗影像的图文分割算法对于推动自动化提取数据集以及后续的相关研究至关重要。全文基于茂名市人民医院提供的纸质心电图数据集,分别围绕非监督学习领域和监督学习领域提出了两种算法来实现面向一维医疗影像的图文分割,具体工作及创新内容如下:首先在传统的非监督学习领域,本文基于传统的图像缩放算法seam-carving算法,提出了用于一维医疗影像分割的curve seam-carving算法。该算法核心思想是基于seam-carving算法中的能量图概念,分别定义了seam图和能量图用于分割心电图曲线。另外为了保证大步长时算法选取像素点的准确性,引入了文本seam-carving算法中的medial seam概念,用于确定心电图曲线在影像中的具体位置,最后通过transition函数进行像素点的加权操作,最后获得该点的seam值中。其次在监督学习领域针对原始UNET神经网络存在的缺点和数据集的不适应性,本文设计了两种注意力模块:new S＆C模块和skip-attention模块。new S＆C模块组成可以理解为空间注意力和通道注意力的并联,目的是为了利用注意力机制来提高目的信息的权重,抑制无关信息的影响。另外skip-attention模块通过上采样层特征图的全局信息的参与,提高下采样层内容中目的信息的权重,从而在上采样过程中能够更加强化目的信息的输出。实验表明,curve seam-carving在低精度的图像上具备良好的图像分割能力,但存在在分形图形的泛化能力不足缺点。改进后的UNET模型解决了两点问题:首先解决了curve seam-carving算法在分形图形分割的不足。其次解决了原始UNET模型对数据集不适应的问题。两种图文分割算法分别在一定程度上解决了一维医疗影像的图文分割需求。
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