شبكة ال MSRD-Unet : شبكة U-Net مطورة لتقسيم الصور الطبية بالاعتماد على التلافيف المتوسعة المتعددة ذات وصلات التخطي المعتمدة على الانتباه

المؤلفون

  • Muna Khalaf قسم علم الحاسوب، كلية العلوم للبنات، جامعة بغداد، بغداد، العراق. https://orcid.org/0000-0002-2690-1566
  • Ban N. Dhannoon قسم علوم الحاسبات، كلية العلوم، جامعة النهرين، بغداد، العراق. https://orcid.org/0000-0002-8474-5565

DOI:

https://doi.org/10.21123/bsj.2022.7559

الكلمات المفتاحية:

التعلم العميق, التلافيف المتوسعة, تقنية الانتباه, تقسيم الصور الطبية، شبكة ال U-Net

الملخص

زيادة حجم البيانات الطبية الصورية بسبب التطور الحاصل باجهزة التصوير الطبية من جهة وتطور اجهزة الكومبيوتر وزيادة قدرتها الحسابية وقدرتها الخزنية من جهة اخرى دفع بعجلة اتمتة تحليل وتشخيص الصور الطبيةحيث اصبحت عملية مجهدة ومكلفة لاطباء التشخيص كذلك تساعد الاتمته على تشارك الخبرات على نطاق اوسع . تعد تجزئة الصور الطبية من اول واهم مراحل التي تؤثر بشكل اساسي على اتمتة تحليل الصورالطبية وبالتالي تؤثر على مدى دقة التشخيص . اظهرت مناهج التعلم العميق في تجزئة الصورالطبية  موثوقية اكثربالنتائج من المناهج التقليدية المتبعة سابقا. وخصوصا مع ضهور شبكة U-Net التي احدثت طفرة في نتائج التقسيم للصور الطبية باستخدام التعلم العميق.تتكون الشبكة من جزئين جزء يعمل على تصغير الصورة واستخراج الخصائص الاولية لها والجزء الثاني يعمل على اعادة تكوين الصورة واستخدام الخصائص الاولية التي نتجت من الجزء الاول بالاعتماد على وصلات التخطي. في هذا البحث قدمنا طريقة مطورة مبنية على تركيبة اU-Net تدعى شبكة MSDR-Unet. انها تستبدل البنية الاساسية لكل جزء في شبكة  اليونت ببنية مطورة تدمج ابعاد مختلفة للخصائص المستخلصة من البيانات بالاضافة الى اعتمادها على تقنيات التخطي والانتباه والتلافيف المتوسعة للتعليم العميق. ولزيادة الدمج بين الخصائص تم اعادة تصميم وصلات التخطي . تم تقييم النموذج بثلاث مجاميع بينات للتقسيم  مختلفة المتطلبات حيث المجموعة الاولى تخص تقسيم الافات الجلدية والمجموعة الثانية تخص تقسيم الزوائد اللحمية في القولون والاخيرة تخص تقسيم نوى الخلايا حيث كل مجموعة لها خصائص وابعاد والوان مختلفة. استخدمنا للتقييم خمس مقاييس معتمدة لتقييم جودة التقسيم في الصور الطبية. تم مقارنة طريقتنا  مع طريقة اليو وثلاث طرق  حديثة قياسية مطورة من اليو ومعتمدة كطرق تقسيم للصور الطبية  حيث اثبتت طريقتنا تحسن ملحوض بالنتائج.

المراجع

Asroni A, Ku-Mahamud KR, Damarjati C, Slamat HB. Arabic speech classification method based on padding and deep learning neural network. Baghdad Sci J. 2021; 18(2): 925–36.

Harba ES, Harba HS, Abdulmunem IA. Advanced Intelligent Data Hiding Using Video Stego and Convolutional Neural Networks. Baghdad Sci J. 2021; 18(4): 1317–27.

Dong S, Wang P, Abbas K. A survey on deep learning and its applications. Comput Sci Rev [Internet]. 2021; 40: 100379. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2021.100379

Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. In: International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention. Cham: Springer; 2015. p. 234–41.

Liu L, Cheng J, Quan Q, Wu FX, Wang YP, Wang J. A survey on U-shaped networks in medical image segmentations. Neurocomputing [Internet]. 2020; 409: 244–58. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.05.070

Khalaf M, Dhannoon BN. Skin Lesion Segmentation based on U-Shaped Network. Karbala Int J Mod Sci. 2022; 8(3): 493-502.

Sarwinda D, Paradisa RH, Bustamam A, Anggia P. Deep Learning in Image Classification using Residual Network (ResNet) Variants for Detection of Colorectal Cancer. Procedia Comput Sci [Internet]. 2021; 179(2019): 423–31. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.025

Zuo Q, Chen S, Wang Z. R2AU-Net: attention recurrent residual convolutional neural network for multimodal medical image segmentation. Secur. Commun. Netw. 2021 Jun 10;2021. https://doi.org/10.1155/2021/6625688

Zhuang J. LadderNet: Multi-path networks based on U-Net for medical image segmentation. arXiv Prepr arXiv181007810 [Internet]. 2018; 2–5. http://arxiv.org/abs/1810.07810

Huang Z, Zhao Y, Liu Y, Song G. GCAUNet: A group cross-channel attention residual UNet for slice based brain tumor segmentation. Biomed Signal Process Control [Internet]. 2021; 70(June): 102958. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102958

Vashishth S, Upadhyay S, Tomar GS, Faruqui M. Attention Interpretability Across NLP Tasks. 2019; 1–10. Available from: http://arxiv.org/abs/1909.11218

Wang F, Tax DMJ. Survey on the attention based RNN model and its applications in computer vision. 2016; Available from: http://arxiv.org/abs/1601.06823

Oktay O, Schlemper J, Folgoc L Le, Lee M, Heinrich M, Misawa K, et al. Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas. arXiv Prepr arXiv180403999 [Internet]. 2018; (Midl). Available from: http://arxiv.org/abs/1804.03999

Sinha A, Dolz J. Multi-scale self-guided attention for medical image segmentation. IEEE J Biomed Health Inform. 2020 Apr 14;25(1):121-30.

Wen J, Li Z, Shen Z, Zheng Y, Zheng S. Squeeze-and-Excitation Encoder-Decoder Network for Kidney and Kidney Tumor Segmentation in CT Images. In: International Challenge on Kidney and Kidney Tumor Segmentation. Cham: Springer; 2022. p. 71–9.

Hu J, Shen L, Sun G. Squeeze-and-excitation networks. InProceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition 2018 (pp. 7132-7141).

Zhou Z, Siddiquee MR, Tajbakhsh N. UNet ++ : A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation Zongwei. In: Deep learning in medical image analysis and multimodal learning for clinical decision support. Cham: Springer International Publishing; 2018. p. 3–11.

Huang H, Lin L, Tong R, Hu H, Zhang Q, Iwamoto Y, Han X, Chen YW, Wu J. Unet 3+: A full-scale connected unet for medical image segmentation. InICASSP. IEEE Int Conf Acoust Speech Signal Process 2020 May 4 : 1055-1059. https://doi.org/10.1109/ICASSP40776.2020.9053405.

Yu F, Koltun V. Multi-scale context aggregation by dilated convolutions. arXiv Prepr. 2016; 1412.7062.

Wang S, Hu S-Y, Cheah E, Wang X, Wang J, Chen L, et al. U-Net Using Stacked Dilated Convolutions for Medical Image Segmentation. arXiv Prepr arXiv200403466 [Internet]. 2020; Available from: http://arxiv.org/abs/2004.03466

Moreno Lopez M, Ventura J. Dilated convolutions for brain tumor segmentation in MRI scans. In: nternational MICCAI brainlesion workshop. Cham: Springer; 2018. p. 253–62.

Yang J, Zhu J, Wang H, Yang X. Dilated MultiResUNet: Dilated multiresidual blocks network based on U-Net for biomedical image segmentation. Biomed Signal Process Control [Internet]. 2021; 68(January):102643. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102643

Su R, Zhang D, Liu J, Cheng C. MSU-Net: Multi-Scale U-Net for 2D Medical Image Segmentation. Front Genet. 2021; 12(February): 1–14.

Caicedo JC, Goodman A, Karhohs KW, Cimini BA, Ackerman J, Haghighi M, et al. Nucleus segmentation across imaging experiments: the 2018 Data Science Bowl. Nat Methods [Internet]. 2019; 16(12): 1247–53. http://dx.doi.org/10.1038/s41592-019-0612-7

Gutman D, Codella NCF, Celebi E, Helba B, Marchetti M, Mishra N, et al. Skin Lesion Analysis toward Melanoma Detection: A Challenge at the International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2016, hosted by the International Skin Imaging Collaboration (ISIC). eprint arXiv160501397 2016 [Internet]. 2016; 3–7. Available from: http://arxiv.org/abs/1605.01397

Bernal J, Sánchez FJ, Fernández-Esparrach G, Gil D, Rodríguez C, Vilariño F. WM-DOVA maps for accurate polyp highlighting in colonoscopy: Validation vs. saliency maps from physicians. Comput Med Imaging Graph. 2015; 43: 99–111.

Wang R, Lei T, Cui R, Zhang B, Meng H, Nandi AK. Medical image segmentation using deep learning: A survey. IET Image Process. 2022; 16(5): 1243–67.

Yacin Sikkandar M, Alrasheadi BA, Prakash NB, Hemalakshmi GR, Mohanarathinam A, Shankar K. Deep learning based an automated skin lesion segmentation and intelligent classification model. J Ambient Intell Humaniz Comput. 2021; 12(3): 3245–55.

Paszke A, Gross S, Massa F, Lerer A, Bradbury J, Chanan G, et al. PyTorch: An imperative style, high-performance deep learning library. Adv Neural Inf Process Syst. 2019; 32.

Sudre CH, Li W, Vercauteren T, Ourselin S, Jorge Cardoso M. Generalised dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations. Deep Learn Med image Anal multimodal Learn Clin Decis Support. 2017; 10553 LNCS(2017): 240–8.

Kingma DP, Ba JL. Adam: A method for stochastic optimization. arXiv Prepr. 2015; 1–15.

Al-Kababji A, Bensaali F, Prasad S. Scheduling Techniques for Liver Segmentation: ReduceLRonPlateau Vs OneCycleLR. J Imaging [Internet]. 2022; 8(3): 55. Available from: http://www.qf.org.qa

التنزيلات

منشور

2022-12-05

كيفية الاقتباس

1.
شبكة ال MSRD-Unet : شبكة U-Net مطورة لتقسيم الصور الطبية بالاعتماد على التلافيف المتوسعة المتعددة ذات وصلات التخطي المعتمدة على الانتباه. Baghdad Sci.J [انترنت]. 5 ديسمبر، 2022 [وثق 22 يوليو، 2024];19(6(Suppl.):1603. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/7559

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.