基于随机颜色反转合成和双分支学习的单模态内镜息肉分割

2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)

背景

内镜下息肉分割在癌症的诊断和治疗中起着重要作用。然而，由于息肉的外观变化大、边界模糊和光照严重不平衡，其分割精度往往有限。在本文中，我们提出了一种新的翻译辅助分割网络（TASNet），用于单模态内窥镜图像的息肉分割。它由两个分支组成，即图像到图像转换分支和图像分割分支。这两个分支通过共享编码器进行通信。对于图像到图像的转换分支，建立了一种颜色反转策略，将原始图像作为源图像并合成目标图像。此外，我们还介绍了一个用于渐进分割的随机颜色反转合成模块。大量实验表明，在五个广泛使用的内窥镜图像数据集上，我们的框架比最先进的方法实现了更高的性能。

难点

现有的分割方法在息肉分割中往往存在精度低的问题，主要有三个原因。
首先，息肉的外观，包括质地、大小、形状和颜色，随着不同类型和内镜摄像机角度的不断变化而有很大的差异。
其次，在某些情况下，息肉和背景组织之间的边界可能非常模糊和难以区分。
第三，内窥镜图像可能涉及高度不平衡的照明。这些问题极大地影响了现有方法的适用性，从而导致息肉分割结果不令人满意。

贡献

本文的主要贡献如下

• 我们提出了一种新的用于内镜息肉分割的双分支网络。有了所提出的TASNet，特别是图像到图像翻译分支的帮助，单模态医学图像的分割变得可行和有效。
• 我们设计了一个随机颜色反转合成模块来合成TASNet的目标图像。该模块与TASNet一起，能够进一步改进息肉分割。
• 在五个广泛使用的内窥镜图像数据集上进行了广泛的实验。与最先进的方法相比，在所有数据集上都取得了有希望的结果。

实验

方法

两个双分支的网络，第一个双分支为粗分割和合成，第二个双分支为精细分割和合成

Color Reversal Strategy（颜色反转策略）

单一模态，通过颜色翻转策略生成辅助模态，以突出病灶区域，鼓励编码器更好的学习病灶特征
颜色反转背后的动机是在内窥镜图像中突出息肉区域。由于内窥镜图像的整体颜色是红色或其他暖色，因此红色通道中的像素值通常较高。颜色反转后，相反的颜色最大程度地突出息肉，同时保留了图像的原始纹理和照明信息

损失函数

合成损失、GAN损失、分割损失

Thinking

使用物理方法生成一个能清晰观察到病灶的模态，再通过合成、分割联合框架学习与病灶相关的特征，以增强语义分割的效果，在五个内窥镜图像数据集上测试均有提升，可见这种方式可以增强内窥镜图像中病灶的分割。是否有可能是隐式的多了数据增强？