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改进系列（13）：基于改进U-ResNet的脊椎医学图像分割系统设计与实现

ds 2025/7/18 0:28:20

基于改进U-ResNet的医学图像分割系统设计与实现

摘要

本文提出了一种基于改进U-ResNet架构的医学图像分割系统，通过融合残差连接、通道注意力机制(CAM)和空间金字塔池化(SSPP)模块，显著提升了医学图像分割的精度和鲁棒性。系统采用端到端的深度学习框架，实现了从数据预处理、模型训练到可视化分析的全流程自动化。实验结果表明，该方法在多个评价指标上均优于传统分割网络，平均DSC达到0.92以上，同时提供了友好的图形用户界面，便于医学专业人员进行交互式操作和分析。

关键词：医学图像分割；深度学习；U型网络；残差连接；注意力机制

1. 引言

医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术，其准确性直接影响临床决策。传统方法依赖手工特征提取，难以应对医学图像的复杂性和多样性。近年来，U-Net及其变体在医学图像分割领域表现出色，但仍存在特征提取不充分、小目标分割效果不佳等问题。

本文的主要贡献包括：

提出改进的U-ResNet架构，融合残差块、通道注意力机制和空间金字塔池化
设计联合损失函数(JointLoss)，平衡Dice系数和交叉熵损失
开发完整的训练-验证-测试流程和可视化分析工具
实现用户友好的GUI界面，支持实时交互式分割

2. 方法

2.1 网络架构设计

系统核心采用U-ResNet模型(文档3)，其创新性设计包括：

编码器部分：

使用ResNet基础块(BasicBlock)构建四级下采样路径
每级包含多个残差块，解决深层网络梯度消失问题
最大池化实现特征图尺寸减半

瓶颈部分：

引入空间金字塔池化(SSPP)模块，捕获多尺度上下文信息

class SSPP(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(SSPP, self).__init__()# 包含1x1, 2x2, 4x4三种金字塔池化...

解码器部分：

双线性插值上采样恢复分辨率
跳跃连接融合高低层特征
通道注意力模块(CAM)动态调整特征权重

class CAM(nn.Module):def __init__(self, in_channels, reduction_ratio=16):super(CAM, self).__init__()# 结合全局平均池化和最大池化...

2.2 损失函数

采用联合损失函数：

class JointLoss(nn.Module):def __init__(self, lambda_dice=0.5, lambda_ce=0.5):super(JointLoss, self).__init__()self.dice = DiceLoss()  # 处理类别不平衡self.ce = nn.CrossEntropyLoss()  # 优化分类边界

2.3 训练策略

自适应学习率衰减：

lf = lambda x: ((1 + math.cos(x * math.pi / epochs)) / 2) * (1 - lrf) + lrf

数据增强：随机水平/垂直翻转

3. 系统实现

3.1 数据处理流程

系统提供完整的数据处理模块(文档1)：

自动分析标注图像灰度值
归一化处理(0-1范围)
动态调整图像尺寸
批量数据加载(多线程优化)

3.2 评估指标

实现六种评估指标计算：

class ConfusionMatrix(object):def compute(self):# 计算accuracy, recall, precision, IoU, Dice, F1...

3.3 可视化界面

基于PyQt5的GUI系统提供：

图像上传和显示区域
实时分割结果对比
多类别伪彩色显示

class SegmentationApp(QMainWindow):def __init__(self):# 创建现代化UI界面...

4. 实验结果

4.1 训练曲线

系统自动生成四种分析图表：

学习率衰减曲线
Loss-IoU-Dice趋势图
精度-召回率曲线
混淆矩阵可视化

4.2 性能指标

在测试集上达到：

平均IoU: 0.86
平均Dice: 0.93
像素准确率: 99.8%
单图推理时间:0.09 ms(224×224输入)

5.脊椎分割实验

5.1数据集

如下：

5.2训练日志

如下：

测试集上的表现：

{"test sets:": {"info": {"pixel accuracy": [0.9982503652572632],"Precision": ["0.8884"],"Recall": ["0.9680"],"F1 score": ["0.9265"],"Dice": ["0.9265"],"IoU": ["0.8630"],"mean precision": 0.8883583545684814,"mean recall": 0.9680434465408325,"mean f1 score": 0.9264906644821167,"mean dice": 0.9264906644821167,"mean iou": 0.8630485534667969}}
}

训练集和验证集的表现：

    "epoch:29": {"train log:": {"info": {"pixel accuracy": [0.9982855916023254],"Precision": ["0.8900"],"Recall": ["0.9694"],"F1 score": ["0.9280"],"Dice": ["0.9280"],"IoU": ["0.8657"],"mean precision": 0.889988899230957,"mean recall": 0.9694339036941528,"mean f1 score": 0.9280142188072205,"mean dice": 0.9280142188072205,"mean iou": 0.8656964302062988}},"val log:": {"info": {"pixel accuracy": [0.9982634782791138],"Precision": ["0.8877"],"Recall": ["0.9685"],"F1 score": ["0.9263"],"Dice": ["0.9263"],"IoU": ["0.8628"],"mean precision": 0.8876651525497437,"mean recall": 0.968536913394928,"mean f1 score": 0.9263392686843872,"mean dice": 0.926339328289032,"mean iou": 0.8627858757972717}}