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MICCAI 2024｜即插即用！SelfReg-UNet：用于医学图像分割的自正则化 UNet
重点标签 SelfReg-UNet、医学图像分割、性能提升、非相关特征学习、特征冗余减少
文章摘要
SelfReg-UNet针对UNet在医学图像分割中的两个主要问题：非相关特征学习和特征图中的冗余信息。编码器和解码器之间监督信号的不对称性导致编码器学习到非相关特征，而深层特征图中的高相似性特征造成计算资源浪费和过拟合。SelfReg-UNet引入了语义一致性正则化（SCR）和内部特征蒸馏（IFD）两种方法来解决这些问题。SCR通过在编码器和解码器之间引入额外的监督信号来平衡监督强度，而IFD通过从浅层特征向深层特征进行信息蒸馏来减少冗余。
实验结果表明，SelfReg-UNet在Synapse多器官CT数据集和ACDC心脏MRI数据集上的性能均显著超越现有方法。在Synapse数据集上，模型的Dice相似系数（DSC）平均提高了3.49%，显示出在处理复杂结构和细微纹理的器官图像时的优势。在ACDC心脏MRI数据集中，SelfReg-UNet在分割心室和心肌区域时提供了更精确的识别和界定，为临床诊断提供可靠支持。
SelfReg-UNet的有效性在多个公认的医学图像数据集上得到了验证，证明了其在医学图像分割任务中的潜力。该技术不仅适用于标准的CNN-UNet结构，还可以推广到基于ViT的UNet结构，实现更广泛的应用。
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原文作者: 极市平台
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