改进U-Net：混合损失函数助力肝部医学影像精准分割

"本文提出了一种改进型U-Net结构，用于肝部医学影像分割，通过减少信息丢失、融合高层与低层特征以及采用混合损失函数来提高分割精度。实验结果显示，该方法在肝脏和肝脏肿瘤图像分割上的Dice系数分别达到了96.26%和83.32%，优于传统U-Net。" 在医学影像处理领域，准确地分割肝部图像对于疾病的诊断和治疗至关重要。传统的U-Net网络因其在像素级图像分割任务中的优秀表现而被广泛使用。然而，U-Net在上采样过程中可能会导致信息丢失，尤其是在处理细节丰富的医学影像时。为解决这一问题，本文提出的改进型U-Net在网络结构上进行优化，只复制池化层的特征，以减少信息的丢夫，从而提高分割的准确性。 此外，为了更好地融合不同层次的特征，该方法引入了残差网络。残差块允许特征流在不同深度之间直接传递，使得网络能够捕获更丰富的信息，并且有助于训练过程的稳定。通过循环精炼初步分割的图像，残差网络能进一步提升分割的精细度，确保高层特征与低层特征的有效融合，这对于理解和分割复杂的医学图像至关重要。 更重要的是，该研究引入了一种对边界敏感的混合损失函数，这种损失函数能够更好地处理图像边缘，提高分割的精确度。混合损失函数通常结合多种损失类型，如交叉熵损失和 Dice 损失，以优化边界识别和整体区域分割。通过这种精细化处理，所提方法能够得到更为精确的分割结果，尤其在肝部肿瘤等小目标分割上表现突出。 实验结果验证了该方法的有效性，肝脏图像和肝脏肿瘤图像的Dice系数分别达到96.26%和83.32%，这表明了改进型U-Net在网络架构优化和损失函数选择上的成功。与标准U-Net相比，这种方法能够获得更高级别的语义信息，从而显著提高了对肝脏和肝肿瘤图像的分割精度。 这项工作为医学影像分割提供了一个新的解决方案，它不仅改进了U-Net的基本结构，还通过引入残差网络和混合损失函数增强了分割性能。这一创新方法有望在未来的医疗影像分析和诊断中发挥重要作用。