卷积神经网络（CNN）的深度学习体系结构在计算机视野领域取得了杰出的成功。 CNN构建的编码器架构U-Net在生物医学图像分割方面取得了重大突破，并且已在各种实用的情况下应用。但是，编码器部分中每个下采样层和简单堆积的卷积的平等设计不允许U-NET从不同深度提取足够的特征信息。医学图像的复杂性日益增加为现有方法带来了新的挑战。在本文中，我们提出了一个更深层，更紧凑的分裂注意U形网络（DCSAU-NET），该网络有效地利用了基于两个新颖框架的低级和高级语义信息：主要功能保护和紧凑的分裂注意力堵塞。我们评估了CVC-ClinicDB，2018 Data Science Bowl，ISIC-2018和SEGPC-2021数据集的建议模型。结果，DCSAU-NET在联合（MIOU）和F1-SOCRE的平均交点方面显示出比其他最先进的方法（SOTA）方法更好的性能。更重要的是，提出的模型在具有挑战性的图像上表现出了出色的细分性能。我们的工作代码以及更多技术细节，请访问https://github.com/xq141839/dcsau-net。

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN），尤其是U-NET，一直是医学图像处理时代的流行技术。具体而言，开创性的U-NET及其替代方案成功地设法解决了各种各样的医学图像分割任务。但是，这些体系结构在本质上是不完美的，因为它们无法表现出长距离相互作用和空间依赖性，从而导致具有可变形状和结构的医学图像分割的严重性能下降。针对序列到序列预测的初步提议的变压器已成为替代体系结构，以精确地模拟由自我激进机制辅助的全局信息。尽管设计了可行的设计，但利用纯变压器来进行图像分割目的，可能导致限制的定位容量，导致低级功能不足。因此，一系列研究旨在设计基于变压器的U-NET的强大变体。在本文中，我们提出了Trans-Norm，这是一种新型的深层分割框架，它随同将变压器模块合并为标准U-NET的编码器和跳过连接。我们认为，跳过连接的方便设计对于准确的分割至关重要，因为它可以帮助扩展路径和收缩路径之间的功能融合。在这方面，我们从变压器模块中得出了一种空间归一化机制，以适应性地重新校准跳过连接路径。对医学图像分割的三个典型任务进行了广泛的实验，证明了透气的有效性。代码和训练有素的模型可在https://github.com/rezazad68/transnorm上公开获得。

Transformer-based models have been widely demonstrated to be successful in computer vision tasks by modelling long-range dependencies and capturing global representations. However, they are often dominated by features of large patterns leading to the loss of local details (e.g., boundaries and small objects), which are critical in medical image segmentation. To alleviate this problem, we propose a Dual-Aggregation Transformer Network called DuAT, which is characterized by two innovative designs, namely, the Global-to-Local Spatial Aggregation (GLSA) and Selective Boundary Aggregation (SBA) modules. The GLSA has the ability to aggregate and represent both global and local spatial features, which are beneficial for locating large and small objects, respectively. The SBA module is used to aggregate the boundary characteristic from low-level features and semantic information from high-level features for better preserving boundary details and locating the re-calibration objects. Extensive experiments in six benchmark datasets demonstrate that our proposed model outperforms state-of-the-art methods in the segmentation of skin lesion images, and polyps in colonoscopy images. In addition, our approach is more robust than existing methods in various challenging situations such as small object segmentation and ambiguous object boundaries.

U-Net and its extensions have achieved great success in medical image segmentation. However, due to the inherent local characteristics of ordinary convolution operations, U-Net encoder cannot effectively extract global context information. In addition, simple skip connections cannot capture salient features. In this work, we propose a fully convolutional segmentation network (CMU-Net) which incorporates hybrid convolutions and multi-scale attention gate. The ConvMixer module extracts global context information by mixing features at distant spatial locations. Moreover, the multi-scale attention gate emphasizes valuable features and achieves efficient skip connections. We evaluate the proposed method using both breast ultrasound datasets and a thyroid ultrasound image dataset; and CMU-Net achieves average Intersection over Union (IoU) values of 73.27% and 84.75%, and F1 scores of 84.81% and 91.71%. The code is available at https://github.com/FengheTan9/CMU-Net.

对医学图像的器官或病变的准确分割对于可靠的疾病和器官形态计量学的可靠诊断至关重要。近年来，卷积编码器解码器解决方案在自动医疗图像分割领域取得了重大进展。由于卷积操作中的固有偏见，先前的模型主要集中在相邻像素形成的局部视觉提示上，但无法完全对远程上下文依赖性进行建模。在本文中，我们提出了一个新型的基于变压器的注意力指导网络，称为Transattunet，其中多层引导注意力和多尺度跳过连接旨在共同增强语义分割体系结构的性能。受到变压器的启发，具有变压器自我注意力（TSA）和全球空间注意力（GSA）的自我意识注意（SAA）被纳入Transattunet中，以有效地学习编码器特征之间的非本地相互作用。此外，我们还使用解码器块之间的其他多尺度跳过连接来汇总具有不同语义尺度的上采样功能。这样，多尺度上下文信息的表示能力就可以增强以产生判别特征。从这些互补组件中受益，拟议的Transattunet可以有效地减轻卷积层堆叠和连续采样操作引起的细节损失，最终提高医学图像的细分质量。来自不同成像方式的多个医疗图像分割数据集进行了广泛的实验表明，所提出的方法始终优于最先进的基线。我们的代码和预培训模型可在以下网址找到：https：//github.com/yishuliu/transattunet。

医疗图像分割有助于计算机辅助诊断，手术和治疗。数字化组织载玻片图像用于分析和分段腺，核和其他生物标志物，这些标志物进一步用于计算机辅助医疗应用中。为此，许多研究人员开发了不同的神经网络来对组织学图像进行分割，主要是这些网络基于编码器编码器体系结构，并且还利用了复杂的注意力模块或变压器。但是，这些网络不太准确地捕获相关的本地和全局特征，并在多个尺度下具有准确的边界检测，因此，我们提出了一个编码器折叠网络，快速注意模块和多损耗函数（二进制交叉熵（BCE）损失的组合） ，焦点损失和骰子损失）。我们在两个公开可用数据集上评估了我们提出的网络的概括能力，用于医疗图像分割Monuseg和Glas，并胜过最先进的网络，在Monuseg数据集上提高了1.99％的提高，而GLAS数据集则提高了7.15％。实施代码可在此链接上获得：https：//bit.ly/histoseg

卷积神经网络（CNN）已成为医疗图像分割任务的共识。但是，由于卷积操作的性质，它们在建模长期依赖性和空间相关性时受到限制。尽管最初开发了变压器来解决这个问题，但它们未能捕获低级功能。相比之下，证明本地和全球特征对于密集的预测至关重要，例如在具有挑战性的环境中细分。在本文中，我们提出了一种新型方法，该方法有效地桥接了CNN和用于医学图像分割的变压器。具体而言，我们使用开创性SWIN变压器模块和一个基于CNN的编码器设计两个多尺度特征表示。为了确保从上述两个表示获得的全局和局部特征的精细融合，我们建议在编码器编码器结构的跳过连接中提出一个双层融合（DLF）模块。在各种医学图像分割数据集上进行的广泛实验证明了Hiformer在计算复杂性以及定量和定性结果方面对其他基于CNN的，基于变压器和混合方法的有效性。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/amirhossein-kz/hiformer

多年来，卷积神经网络（CNN）已成为多种计算机视觉任务的事实上的标准。尤其是，基于开创性体系结构（例如具有跳过连接的U形模型）或具有金字塔池的Artous卷积的深度神经网络已针对广泛的医学图像分析任务量身定制。此类架构的主要优点是它们容易拘留多功能本地功能。然而，作为一般共识，CNN无法捕获由于卷积操作的固有性能的内在特性而捕获长期依赖性和空间相关性。另外，从全球信息建模中获利的变压器源于自我发项机制，最近在自然语言处理和计算机视觉方面取得了出色的表现。然而，以前的研究证明，局部和全局特征对于密集预测的深层模型至关重要，例如以不同的形状和配置对复杂的结构进行分割。为此，本文提出了TransDeeplab，这是一种新型的DeepLab样纯变压器，用于医学图像分割。具体而言，我们用移动的窗口利用层次旋转式变形器来扩展DeepLabV3并建模非常有用的空间金字塔池（ASPP）模块。对相关文献的彻底搜索结果是，我们是第一个用基于纯变压器模型对开创性DeepLab模型进行建模的人。关于各种医学图像分割任务的广泛实验证明，我们的方法在视觉变压器和基于CNN的方法的合并中表现出色或与大多数当代作品相提并论，并显着降低了模型复杂性。代码和训练有素的模型可在https://github.com/rezazad68/transdeeplab上公开获得

基于卷积的方法在医疗图像分割任务中提供了良好的分割性能。但是，这些方法在处理医学图像的边缘时面临以下挑战：（1）以前的基于卷积的方法不关注分割边缘周围前景和背景之间的边界关系，从而导致分割性能的退化当边缘变化时。 （2）卷积层的电感偏置不能适应复杂的边缘变化和多分段区域的聚合，从而导致其性能改善大部分仅限于分割分段区域而不是边缘的范围。为了应对这些挑战，我们提出了MFI（多尺度特征交互）块和英亩（轴向上下文关系编码器）块上的CM-MLP框架，以精确分割医疗图像的边缘。在MFI块中，我们建议级联多尺度MLP（Cascade MLP）同时从网络的较深层中处理所有局部信息，并利用CASCADE多尺度机制逐渐融合离散的本地信息。然后，英亩块用于使深度监督着眼于探索前景和背景之间的边界关系以修改医疗图像的边缘。我们提议的CM-MLP框架的分割准确性（DICE）达到96.96％，96.76％和82.54％的三个基准数据集：CVC-ClinicDB数据集，Sub-Kvasir Dataset和我们的内部数据集，这些数据集分别超过了。最先进的方法。源代码和训练有素的模型将在https://github.com/programmerhyy/cm-mlp上找到。

最新的语义分段方法采用具有编码器解码器架构的U-Net框架。 U-Net仍然具有挑战性，具有简单的跳过连接方案来模拟全局多尺度上下文：1）由于编码器和解码器级的不兼容功能集的问题，并非每个跳过连接设置都是有效的，甚至一些跳过连接对分割性能产生负面影响; 2）原始U-Net比某些数据集上没有任何跳过连接的U-Net更糟糕。根据我们的调查结果，我们提出了一个名为Uctransnet的新分段框架（在U-Net中的提议CTRANS模块），从引导机制的频道视角。具体地，CTRANS模块是U-NET SKIP连接的替代，其包括与变压器（命名CCT）和子模块通道 - 明智的跨关注进行多尺度信道交叉融合的子模块（命名为CCA）以指导熔融的多尺度通道 - 明智信息，以有效地连接到解码器功能以消除歧义。因此，由CCT和CCA组成的所提出的连接能够替换原始跳过连接以解决精确的自动医学图像分割的语义间隙。实验结果表明，我们的UCTRANSNET产生更精确的分割性能，并通过涉及变压器或U形框架的不同数据集和传统架构的语义分割来实现一致的改进。代码：https：//github.com/mcgregorwwwww/uctransnet。

深度学习已被广​​泛用于医学图像分割，并且录制了录制了该领域深度学习的成功的大量论文。在本文中，我们使用深层学习技术对医学图像分割的全面主题调查。本文进行了两个原创贡献。首先，与传统调查相比，直接将深度学习的文献分成医学图像分割的文学，并为每组详细介绍了文献，我们根据从粗略到精细的多级结构分类目前流行的文献。其次，本文侧重于监督和弱监督的学习方法，而不包括无监督的方法，因为它们在许多旧调查中引入而且他们目前不受欢迎。对于监督学习方法，我们分析了三个方面的文献：骨干网络的选择，网络块的设计，以及损耗功能的改进。对于虚弱的学习方法，我们根据数据增强，转移学习和交互式分割进行调查文献。与现有调查相比，本调查将文献分类为比例不同，更方便读者了解相关理由，并将引导他们基于深度学习方法思考医学图像分割的适当改进。

识别息肉对于在计算机辅助临床支持系统中自动分析内窥镜图像的自动分析具有挑战性。已经提出了基于卷积网络（CNN），变压器及其组合的模型，以分割息肉以有希望的结果。但是，这些方法在模拟息肉的局部外观方面存在局限性，或者在解码过程中缺乏用于空间依赖性的多层次特征。本文提出了一个新颖的网络，即结肠形式，以解决这些局限性。 Colonformer是一种编码器架构，能够在编码器和解码器分支上对远程语义信息进行建模。编码器是一种基于变压器的轻量级体系结构，用于在多尺度上建模全局语义关系。解码器是一种层次结构结构，旨在学习多层功能以丰富特征表示。此外，添加了一个新的Skip连接技术，以完善整体地图中的息肉对象的边界以进行精确分割。已经在五个流行的基准数据集上进行了广泛的实验，以进行息肉分割，包括Kvasir，CVC-Clinic DB，CVC-ColondB，CVC-T和Etis-Larib。实验结果表明，我们的结肠构造者在所有基准数据集上的表现优于其他最先进的方法。

Lesion segmentation requires both speed and accuracy. In this paper, we propose a simple yet efficient network DSNet, which consists of a encoder based on Transformer and a convolutional neural network(CNN)-based distinct pyramid decoder containing three dual-stream attention (DSA) modules. Specifically, the DSA module fuses features from two adjacent levels through the false positive stream attention (FPSA) branch and the false negative stream attention (FNSA) branch to obtain features with diversified contextual information. We compare our method with various state-of-the-art (SOTA) lesion segmentation methods with several public datasets, including CVC-ClinicDB, Kvasir-SEG, and ISIC-2018 Task 1. The experimental results show that our method achieves SOTA performance in terms of mean Dice coefficient (mDice) and mean Intersection over Union (mIoU) with low model complexity and memory consumption.

超声成像在诊断血管病变中起重要作用。血管壁的准确分割对于预防，诊断和治疗血管疾病很重要。但是，现有方法的血管壁边界的定位不准确。分割误差发生在不连续的血管壁边界和黑暗边界中。为了克服这些问题，我们提出了一个新的边界限制网络（BDNET）。我们使用边界细化模块重新限制血管壁的边界以获得正确的边界位置。我们设计了特征提取模块来提取和融合多尺度特征和不同的接受场功能，以解决黑暗边界和不连续边界的问题。我们使用新的损失函数来优化模型。级别不平衡对模型优化的干扰可阻止获得更细致，更光滑的边界。最后，为了促进临床应用，我们将模型设计为轻量级。实验结果表明，与数据集的现有模型相比，我们的模型可实现最佳的分割结果，并显着降低记忆消耗。

随着深度学习方法的进步，如深度卷积神经网络，残余神经网络，对抗网络的进步。 U-Net架构最广泛利用生物医学图像分割，以解决目标区域或子区域的识别和检测的自动化。在最近的研究中，基于U-Net的方法在不同应用中显示了最先进的性能，以便在脑肿瘤，肺癌，阿尔茨海默，乳腺癌等疾病的早期诊断和治疗中发育计算机辅助诊断系统等，使用各种方式。本文通过描述U-Net框架来提出这些方法的成功，然后通过执行1）型号的U-Net变体进行综合分析，2）模特内分类，建立更好的见解相关的挑战和解决方案。此外，本文还强调了基于U-Net框架在持续的大流行病，严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）中的贡献也称为Covid-19。最后，分析了这些U-Net变体的优点和相似性以及生物医学图像分割所涉及的挑战，以发现该领域的未来未来的研究方向。

现代的高性能语义分割方法采用沉重的主链和扩张的卷积来提取相关特征。尽管使用上下文和语义信息提取功能对于分割任务至关重要，但它为实时应用程序带来了内存足迹和高计算成本。本文提出了一种新模型，以实现实时道路场景语义细分的准确性/速度之间的权衡。具体来说，我们提出了一个名为“比例吸引的条带引导特征金字塔网络”（s \ textsuperscript {2} -fpn）的轻巧模型。我们的网络由三个主要模块组成：注意金字塔融合（APF）模块，比例吸引条带注意模块（SSAM）和全局特征Upsample（GFU）模块。 APF采用了注意力机制来学习判别性多尺度特征，并有助于缩小不同级别之间的语义差距。 APF使用量表感知的关注来用垂直剥离操作编码全局上下文，并建模长期依赖性，这有助于将像素与类似的语义标签相关联。此外，APF还采用频道重新加权块（CRB）来强调频道功能。最后，S \ TextSuperScript {2} -fpn的解码器然后采用GFU，该GFU用于融合APF和编码器的功能。已经对两个具有挑战性的语义分割基准进行了广泛的实验，这表明我们的方法通过不同的模型设置实现了更好的准确性/速度权衡。提出的模型已在CityScapes Dataset上实现了76.2 \％miou/87.3fps，77.4 \％miou/67fps和77.8 \％miou/30.5fps，以及69.6 \％miou，71.0 miou，71.0 \％miou，和74.2 \％\％\％\％\％\％。 miou在Camvid数据集上。这项工作的代码将在\ url {https://github.com/mohamedac29/s2-fpn提供。

计算机辅助医学图像分割已广泛应用于诊断和治疗，以获得靶器官和组织的形状和体积的临床有用信息。在过去的几年中，基于卷积神经网络（CNN）的方法（例如，U-Net）占主导地位，但仍遭受了不足的远程信息捕获。因此，最近的工作提出了用于医学图像分割任务的计算机视觉变压器变体，并获得了有希望的表现。这种变压器通过计算配对贴片关系来模拟远程依赖性。然而，它们促进了禁止的计算成本，尤其是在3D医学图像（例如，CT和MRI）上。在本文中，我们提出了一种称为扩张变压器的新方法，该方法在本地和全球范围内交替捕获的配对贴片关系进行自我关注。灵感来自扩张卷积核，我们以扩张的方式进行全球自我关注，扩大接收领域而不增加所涉及的斑块，从而降低计算成本。基于这种扩展变压器的设计，我们构造了一个用于3D医学图像分割的U形编码器解码器分层体系结构。 Synapse和ACDC数据集的实验表明，我们的D-Ager Model从头开始培训，以低计算成本从划痕训练，优于各种竞争力的CNN或基于变压器的分段模型，而不耗时的每训练过程。

Semantic segmentation of UAV aerial remote sensing images provides a more efficient and convenient surveying and mapping method for traditional surveying and mapping. In order to make the model lightweight and improve a certain accuracy, this research developed a new lightweight and efficient network for the extraction of ground features from UAV aerial remote sensing images, called LDMCNet. Meanwhile, this research develops a powerful lightweight backbone network for the proposed semantic segmentation model. It is called LDCNet, and it is hoped that it can become the backbone network of a new generation of lightweight semantic segmentation algorithms. The proposed model uses dual multi-scale context modules, namely the Atrous Space Pyramid Pooling module (ASPP) and the Object Context Representation module (OCR). In addition, this research constructs a private dataset for semantic segmentation of aerial remote sensing images from drones. This data set contains 2431 training sets, 945 validation sets, and 475 test sets. The proposed model performs well on this dataset, with only 1.4M parameters and 5.48G floating-point operations (FLOPs), achieving an average intersection-over-union ratio (mIoU) of 71.12%. 7.88% higher than the baseline model. In order to verify the effectiveness of the proposed model, training on the public datasets "LoveDA" and "CITY-OSM" also achieved excellent results, achieving mIoU of 65.27% and 74.39%, respectively.

由于不规则的病变界限，病变与背景之间的对比度较差，以及伪影之间的对比度，皮肤病的自动分割是一种具有挑战性的任务。在这项工作中，提出了一种新的卷积神经网络的方法，用于皮肤病变分割。在这项工作中，提出了一种新型多尺度特征提取模块，用于提取更多辨别特征，以处理与复杂的皮肤病变有关的挑战;该模块嵌入在UNET中，替换标准架构中的卷积层。此外，在这项工作中，两个不同的关注机制完善了编码器提取的特征和后ups采样的特征。使用两个公开的数据集进行评估，包括ISBI2017和ISIC2018数据集。该方法报告了ISBI2017数据集中的准确性，召回和JSI，97.5％，94.29％，91.16％，95.92％，95.92％，95.37％，95.37％，91.52％在ISIC2018数据集。它在各个竞争中表现出现有的方法和排名的模型。

人行道表面数据的获取和评估在路面条件评估中起着至关重要的作用。在本文中，提出了一个称为RHA-NET的自动路面裂纹分割的有效端到端网络，以提高路面裂纹分割精度。 RHA-NET是通过将残留块（重阻）和混合注意块集成到编码器架构结构中来构建的。这些重组用于提高RHA-NET提取高级抽象特征的能力。混合注意块旨在融合低级功能和高级功能，以帮助模型专注于正确的频道和裂纹区域，从而提高RHA-NET的功能表现能力。构建并用于训练和评估所提出的模型的图像数据集，其中包含由自设计的移动机器人收集的789个路面裂纹图像。与其他最先进的网络相比，所提出的模型在全面的消融研究中验证了添加残留块和混合注意机制的功能。此外，通过引入深度可分离卷积生成的模型的轻加权版本可以更好地实现性能和更快的处理速度，而U-NET参数数量的1/30。开发的系统可以在嵌入式设备Jetson TX2（25 fps）上实时划分路面裂纹。实时实验拍摄的视频将在https://youtu.be/3xiogk0fig4上发布。