计算机应用研究

作者：史轶伦,于磊,徐巧枝,

单位：1.内蒙古师范大学计算机科学技术学院,呼和浩特010022；2.内蒙古自治区人民医院肾脏内科,呼和浩特010020；

关键词：医学图像分割,域泛化,表示学习,特征级损失,可学习噪声,

基金：内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2021MS06031,2022ZD05)；内蒙古师范大学基本科研业务费专项资金资助项目(2022JBYJ034)；内蒙古自治区“十四五”社会公益领域重点研发和成果转化计划项目(2022YFSH0010)；无穷维哈密顿系统及其算法应用教育部重点实验室开放课题资助项目(2023KFYB06)；；

在医学图像分割任务中，域偏移问题会影响训练好的分割模型在未见域的性能，因此，提高模型泛化性对于医学图像智能模型的实际应用至关重要。表示学习是目前解决域泛化问题的主流方法之一，大多使用图像级损失和一致性损失来监督图像生成，但是对医学图像微小形态特征的偏差不够敏感，会导致生成图像边缘不清晰，影响模型后续学习。为了提高模型的泛化性，提出一种半监督的基于特征级损失和可学习噪声的医学图像域泛化分割模型FLLN-DG，首先引入特征级损失改善生成图像边界不清晰的问题，其次引入可学习噪声组件，进一步增加数据多样性，提升模型泛化性。与基线模型相比，FLLN-DG在未见域的性能提升2%~4%，证明了特征级损失和可学习噪声组件的有效性，与nnUNet、SDNet+AUG、LDDG、SAML、Meta等典型域泛化模型相比，FLLN-DG也表现出更优越的性能。

来源：2024年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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