结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割

摘要：

U-Net在医学影像分割领域是目前应用最广泛的分割模型,其"编码-解码"结构也成为了构建医学影像分割模型最常用的结构.尽管U-Net在许多领域实现了非常高的分割准确度,但是存在着计算复杂度高、推理速度慢、运行消耗内存大等问题,导致其难以在移动应用平台部署.为解决这一问题,提出了一种结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割方法TinyUnet.该方法使用轻量化的U-Net作为学生网络.考虑到小模型没有足够的学习能力,通过选择合适的蒸馏位置,对多层教师特征图进行蒸馏;同时加强教师网络深层特征图的边缘,并构建边缘关键点图结构,采用图卷积网络对学生网络进行空间信息蒸馏,从而补充重要的边缘信息和空间信息.实验表明:在3个医学影像数据集上,TinyUnet能够达到U-Net 98.3％ ～99.7％的分割准确度,但是将U-Net的参数量平均降低了99.6％,运算速度提高了约110倍;同时,与其他轻量化医学影像分割模型相比,TinyUnet不仅具有较高的分割准确度,而且占用内存更少,运行速度更快.

关键词：医学影像分割、特征蒸馏、深度学习、图神经网络、空间信息

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省自然科学基金

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1409-1417