[MICCAI2019]Multi-view Learning with Feature Level Fusion for Cervical Dysplasia Diagnosis
MICCAI2019 多模分割相关论文笔记
Multi-view Learning with Feature Level Fusion for Cervical Dysplasia Diagnosis
这篇文章主要用多视图深度学习方法,通过阴道镜检查的图像数据(醋酸图像和碘图像)进行多角度的诊断(CDD)。
分析多视图医学图像数据的主要挑战是,如何有效地利用这些视图之间的有意义的相关性。作者开发了一种新的特征级融合(FLF)方法,该方法捕获了不同视图之间的全面关联,并充分利用了这两个视图中的信息。FLF方法基于注意力机制,并允许一个视图辅助另一种视图(单向融合(UFNet)),或者允许两个视图相互辅助(双向融合(BFNet)),以更好地促进特征学习。
介绍
阴道镜检查是宫颈癌的一种常用筛查方法,一般会生成多幅图像。在实践中,临床医生通常会同时分析乙酸图像和碘图像以识别潜在病变,以进行更准确的诊断。而以往的宫颈发育异常分析方法仅使用一个图像视图(即醋酸图像),可能不足以表征宫颈病变。由此作者设计了多视图学习框架来探索乙酸和碘的融合图片。
作者首先回顾了四种常见的多视图融合模型:
上图中(a)在图像级别进行融合,在通道维度拼接后输入网络。单个网络中学习,计算成本低,可能导致性能不稳定;(b)为分类器级融合,(c)为决策级融合,两者先各自提取好特征再融合,可能丢失有用信息;(d)为作者提出的在特征级别进行融合的方法(FLF)。
方法
1. 单向融合网络 Uni-Directional Fusion Network
输入一对乙酸和碘的ROI图像区域(使用Faster R-CNN 检测),在两条路径分别输出预测的类别。结构图如下所示:
- 两个自下而上的网络,主干网ResNet-50,最后一层进行融合
- 中间的辅助模块类似一个小UNet(没有连接)
- 通过乘法和加法将辅助模块的输出与主要路径的特征图合并:
- 损失函数为主辅两路损失的加权和
2.双向融合网络 Bi-directional Fusion Network
两张视图都是辅助视图和主视图,结构示意图如下:
即对单向融合的一个简单扩展。
实验结果
总结
单个网络不断下采样,每层内部采用残差结构,并将不同网络的同一层级相连,越底层连接使用的卷积层越多,没有采用跨级的连接和交叉连接,网络结构较为简单。
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