3D UNeXt:轻量级快速脑提取网络
3D UNeXt: lightweight and efficient network for effective brain extraction
1. 河南师范大学 计算机与信息工程学院, 河南 新乡 453007
2. 河南省教育人工智能与个性化学习重点实验室, 河南 新乡 453007
3. 教学资源与教育质量评估大数据河南省工程实验室, 河南 新乡 453007
摘要
为了解决现有脑提取网络结构复杂、参数量大且推理速度不高的问题，受UNeXt启发，提出一种基于3D卷积、3D多层感知机（multilayer perception，MLP）和多尺度特征融合的轻量级快速脑提取网络3D UNeXt，极大地减少了参数和浮点运算量，取得了令人满意的结果。3D UNeXt以U-Net为基本架构，在编码阶段使用3D卷积模块获取局部特征；在瓶颈阶段通过3D MLP模块获取全局特征和特征之间的远程依赖；在解码阶段借助多尺度特征融合模块高效融合浅层特征和深层特征。特别地，3D MLP模块在三个不同特征轴向进行线性移位操作，以获取不同维度特征的全局感受野并建立它们之间的远程依赖。在IBSR、NFBS和HTU-BrainMask三个数据集上进行实验，以和先进网络进行对比。实验结果表明，3D UNeXt在网络参数、浮点运算量、推理精度和速度等方面显著优于现有模型。
基金项目
国家自然科学基金项目(62072160)
河南省科技攻关项目(232102211024)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0405
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第6期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1876-1881
文章编号: 1001-3695(2024)06-040-1876-06
发布历史
[2024-02-01] 优先出版
[2024-06-05] 印刷出版
引用本文
申华磊, 王琦, 上官国庆, 等. 3D UNeXt:轻量级快速脑提取网络 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (6): 1876-1881. (Shen Hualei, Wang Qi, Shangguan Guoqing, et al. 3D UNeXt: lightweight and efficient network for effective brain extraction [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (6): 1876-1881. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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