UNet3+：A FULL

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UNet3+：A FULL

论文翻译参考：UNET 3+: A FULL-SCALE CONNECTED UNET FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATION_等风来~~的博客-CSDN博客

摘要：近年来，人们对基于深度学习的语义分割产生了浓厚的兴趣。UNet是一种采用编码-解码结构的深度学习网络，在医学图像分割中有着广泛的应用。结合多尺度特征是实现精确分割的重要因素之一。UNet++在UNet基础上进行改进，它是通过设计具有嵌套和密集跳过连接的体系结构。然而，它没有从多尺度中表达足够的信息，仍然有很大的改进空间。在这篇论文中，我们提出了一种新颖的UNet 3+(UNet+++)，它利用了全尺度的跳跃连接(skip connection)和深度监督(deep supervisions)。全尺度的跳跃连接把来自不同尺度特征图中的高级语义与低级语义结合;而深度监督则从多尺度聚合的特征图中学习层次表示（深度监督）。本文所提出的方法特别适用于不同规模的器官。除了提高精度外，所提出的UNet 3+还可以减少网络参数，提高计算效率。此外,我们还进一步提出了一种混合损失函数，并设计了一个classification-guided module来增强器官边界和减少非器官图像的过度分割，从而获得更准确的分割结果。在两个数据集上验证了该方法的有效性。代码可在作者代码找到。

关键词:分割,全尺度跳跃连接,深度监督,混合损失函数,分类
1 介绍

医学图像中器官的自动分割是许多临床应用的关键步骤。近年来，卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)得到了极大的推动，发展出了多种分割模型，如全卷积神经网络(tional neural networks, FCNs)[1]、UNet[2]、PSPNet[3]和一系列DeepLab版本[4-6]。特别是基于编码-解码结构的UNet在医学图像分割中得到了广泛的应用。它使用跳跃连接来结合来自解码器的高级语义特征图和来自编码器的相应尺度的低级语义特征图。为了避免UNet中的纯跳跃连接在语义上的不相似特征的融合，UNet++[7]通过引入嵌套的和密集的跳跃连接进一步加强了这些连接，目的是减少编码器和解码器之间的语义差距。尽管取得了良好的性能，但这种方法仍然不能从多尺度中探索足够的信息。
在许多分割研究中，不同尺度的特征图展示着不同的信息。低层次特征图捕捉丰富的空间信息，能够突出器官的边界;而高级语义特征图则体现了器官所在的位置信息。然而，当逐步下采样和上采样时，这些微妙的信号可能会逐渐稀释时。为了充分利用多尺度特征，我们提出了一种新的基于u形的体系结构，命名为UNet 3+。在该网络结构中，我们重新设计了编码器和解码器之间的相互连接以及解码器之间的内部连接，以从全尺度捕获细粒度的细节和粗粒度的语义。为了进一步从全尺寸的聚合特征图中学习层次表示法，每个边的输出都与一个混合损失函数相连接，这有助于精确分割，特别是对于在医学图像体积中出现不同尺度的器官。除了提高精度外，我们还证明了所提出的UNet 3+可以减少网络参数，提高计算效率。
为了满足医学图像分割