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1 论文题目

• 一种新的图像分割方法：具有边界注意的两级解码网络

2 论文摘要

• 医学图像分割往往来自于类别不平衡、目标边界模糊和数据小等挑战。如何建立一个自动分割医学图像的框架是一项重要的任务。虽然已经对这一问题进行了一些研究，但对提高医疗服务的效率和质量仍有很大的空间。本文利用深度学习的强大能力来提取特征，开发了一种具有边界注意的两阶段解码网络（TSD-BA），该网络可以在目标定位阶段定位感兴趣的区域，并在细节重构阶段获得更多的空间结构特征。特别地，使用深度融合模型（DFM）来聚合高级语义特征，以准确地捕获目标的位置。随后，应用边界注意模块（BAM）对边界特征进行了进一步的挖掘。此外，还采用了数据增强和迁移学习来避免小数据集造成的溢出。最后，引入像素位置感知（PPA）损失来关注硬像素，缓解类不平衡问题。大量的实验结果表明，与现有的方法相比，该TSD-BA取得了最好的性能。

3 论文创新点

• 提出了一种新的TSD-BA框架来解决医学图像分割的类别不平衡和边界。
• 应用DFM对roi进行定位，并获得后续重构的粗分割结果。在重构阶段，利用BAM来进一步挖掘边界信息。
• 我们在不同的公共医学图像数据集上进行了广泛的实验，比较研究表明，所提出的模型优于最先进的医学分割模型。

4 论文架构

5 不足之处

• 无

6 未来展望

• 此外，迁移学习和数据增强被用于小数据问题。此外，我们还引入了像素位置感知（PPA）损失函数来强调硬像素的重要性，并减轻了类不平衡的影响。

7 论文地址

• https://springer.dosf.top/article/10.1007/s13042-021-01459-6

8 论文代码

• 无

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