LRUNet:轻量级脑肿瘤快速语义分割网络

• 作者: 何康辉 肖志勇
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 关键词: 3维图像处理 全卷积网络 磁共振成像 快速语义分割 U型网络
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 磁共振图像|Magnetic Resonance Image
• 页码范围: 2233-2242
• 页数: 10页
• 分类号: TP319
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.200436

摘要

目的 针对目前基于深度学习的脑肿瘤分割算法参数量大、计算复杂和快速性差的问题,提出了一种超轻量级快速语义分割网络LRUNet(lightweight rapid UNet),在保证分割精度提升的同时,极大地减少了网络的参数量与计算量,达到快速分割的效果.方法 LRUNet网络结构基于UNet,将3D-UNet的通道数减少为原来的1/4,减少原先3D-UNet过多的参数量;将UNet网络中除最后一层外的所有传统卷积变为深度可分离卷积,深度可分离卷积以牺牲极少精度,大大减少网络参数量,实现网络的轻量级;使用空间—通道压缩和激发模块(spatial and channel squeeze&excitation block,scSE),该模块能够放大特征图中对模型有利的参数的权重,缩小对模型不利参数的权重,提升网络分割的精度.结果 在BraTS 2018(Brain Tumor Segmentation Challenge 2018)数据集上的在线验证结果显示,该模型在全肿瘤、核心区肿瘤和增强区肿瘤分割的平均Dice系数分别为0.8936、0.8046和0.7872.LRUNet与同为轻量级网络的S3D-UNet相比Dice有所提升,但是,参数量仅为S3D-UNet的1/4,FLOPs(floating point operations per second)仅为1/2.结论 与3D-UNet、S3D-UNet和3D-ESPNet等算法相比,LRUNet算法不仅保证精度得到提升,而且极大地减少网络中计算的参数量与计算成本消耗,同时网络模型的预测速度得到很大提升,使得快速语义分割在3维医学图像领域成为可能.