基于高分辨率复合网络的皮肤病变分割

梁礼明; 周珑颂; 冯骏; 盛校棋; 吴健

doi:10.37188/OPE.20223016.2021

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基于高分辨率复合网络的皮肤病变分割

信息科学 | 更新时间：2022-09-01

- 基于高分辨率复合网络的皮肤病变分割
- Skin lesion segmentation based on high-resolution composite network
- 光学精密工程 2022年30卷第16期页码：2021-2038
- 作者机构：
  
  1.江西理工大学电气工程与自动化学院，江西赣州 341000
  2.华南理工大学计算机科学与工程学院，广东广州 510006
- 作者简介：
  
  [ "梁礼明（1967-），男，江西吉安人，教授，硕士，江西省高等学校中青年骨干教师，主要从事机器学习和医学影像方面的研究。E-mail：9119890012@jxust.edu.cn" ]
  [ "吴健（1991-），男，江西赣州人，硕士，助理研究员。主要从事医学影像和机器学习等方面研究。E-mail：wujian@jxust.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(61463018;51365017);江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ170491);江西省自然科学基金面上项目(20192BAB205084);江西省研究生创新专项资金项目(YC2021-S585)
- DOI：10.37188/OPE.20223016.2021
  中图分类号： R751.05;TP183
- 收稿日期：2022-03-13，
  
  修回日期：2022-04-21，
  
  纸质出版日期：2022-08-25
- 稿件说明：
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梁礼明,周珑颂,冯骏等.基于高分辨率复合网络的皮肤病变分割[J].光学精密工程,2022,30(16):2021-2038.

LIANG Liming,ZHOU Longsong,FENG Jun,et al.Skin lesion segmentation based on high-resolution composite network[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(16):2021-2038.
梁礼明,周珑颂,冯骏等.基于高分辨率复合网络的皮肤病变分割[J].光学精密工程,2022,30(16):2021-2038. DOI： 10.37188/OPE.20223016.2021.

LIANG Liming,ZHOU Longsong,FENG Jun,et al.Skin lesion segmentation based on high-resolution composite network[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(16):2021-2038. DOI： 10.37188/OPE.20223016.2021.

摘要

针对皮肤病变图像分割时存在异物遮挡、特征信息缺失和病变区域误分割等问题，提出一种基于高分辨率复合网络的皮肤病变分割方法。该方法一是利用预处理操作细化和扩充皮肤病变图像，降低异物遮挡对网络分割性能的影响。二是利用高分辨率网络和多尺度稠密模块构建编码部分，高分辨率网络能够保证高清特征图全局传递，多尺度稠密模块能够最大化传递病变特征，减少图像特征信息缺失，精确定位皮肤病变区域。三是利用反向高分辨率网络和双残差模块构建解码部分，双残差模块在重建解码特征时能够捕获深层语义信息与空间信息，提高皮肤病变图像分割精度。在ISBI2016、ISBI2017和ISIC2018数据集上进行实验，其准确度分别为96.14%、93.72%和95.73%，Dice相似系数分别为93.16%、88.56%和92.00%，Jaccard指数分别为87.01%、77.19%和85.19%，其分割方法整体性能优于现有方法。仿真实验证明，高分辨率复合网络对皮肤病变图像具有较好的分割效果，为皮肤疾病的诊断提供了新窗口。

Abstract

To address problems in foreign object occlusion， a lack of feature information， and the incorrect segmentation of lesion areas during skin lesion image segmentation， a skin lesion segmentation method based on a high-resolution composite network is proposed. First， we use a preprocessing operation to refine and expand the skin lesion image to reduce the impact of foreign object occlusion on the network segmentation performance. Subsequently， we use a high-resolution network and multi-scale dense module to construct the encoding part. The high-resolution network can ensure the global transmission of high-definition feature maps， and the multi-scale dense module can maximize the transmission of lesion features， reduce the loss of image feature information， and accurately locate skin lesion areas. Next， we use a reverse high-resolution network and double residual module to construct the decoding part. The double residual module can capture deep semantic information and spatial information when reconstructing decoding features and improve the segmentation accuracy of skin lesions images. Experiments are performed on the ISBI2016， ISBI2017， and ISIC2018 datasets， whereby the obtained accuracies are 96.14 %， 93.72 %， and 95.73 %， respectively； the Dice similarity coefficients are 93.16 %， 88.56 %， and 92.00 %， respectively； and the Jaccard indices are 87.01 %， 77.19 %， and 85.19 %， respectively， and the overall performance of the segmentation method is superior to existing methods. Simulation experiments reveal that the high-resolution composite network demonstrates a superior segmentation effect on skin lesions images， which opens new avenues for the diagnosis of skin diseases.

关键词

Keywords

references

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