EnGAN:医学图像分割中的增强生成对抗网络

EnGAN: enhancement generative adversarial network in medical image segmentation
邓尔强
秦臻
朱国淞
电子科技大学 网络与数据安全重点实验室, 成都 610054

摘要

原始采集的医学图像普遍存在对比度不足、细节模糊以及噪声干扰等质量问题,使得现有医学图像分割技术的精度很难达到新的突破。针对医学图像数据增强技术进行研究,在不明显改变图像外观的前提下,通过添加特定的像素补偿和进行细微的图像调整来改善原始图像质量问题,从而提高图像分割准确率。首先,设计引入了一个新的优化器模块,以产生一个连续分布的空间作为迁移的目标域,该优化器模块接受数据集的标签作为输入,并将离散的标签数据映射到连续分布的医学图像中;其次,提出了一个基于对抗生成网络的EnGAN模型,并将优化器模块产生的迁移目标域用来指导对抗网络的目标生成,从而将改善的医学图像质量知识植入模型中实现图像增强。基于COVID-19数据集,实验中使用U-Net、U-Net+ResNet34、U-Net+Attn Res U-Net等卷积神经网络作为骨干网络,Dice系数和交并比分别达到了73.5%和69.3%、75.1%和70.5%,以及75.2%和70.3%。实验的结果表明,提出的医学图像质量增强技术在最大限度保留原始特征的条件下,有效地提高了分割的准确率,为后续的医学图像处理研究提供了一个更为稳健和高效的解决方案。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(62372083,62072074,62076054,62027827,62002047)
四川省科技支持计划资助项目(2024NSFTD0005,2022JDJQ0039)
电子科技大学医工结合基金资助项目(ZYGX2021YGLH212,ZYGX2022YGRH012)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0509
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2195-2202
文章编号: 1001-3695(2024)07-039-2195-08

发布历史

[2024-01-02] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版

引用本文

邓尔强, 秦臻, 朱国淞. EnGAN:医学图像分割中的增强生成对抗网络 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 2195-2202. (Deng Erqiang, Qin Zhen, Zhu Guosong. EnGAN: enhancement generative adversarial network in medical image segmentation [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 2195-2202. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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