用于管状结构分割的动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution).pdf

简介：
本文提出了一种新的动态蛇形卷积模型，专门针对医学图像中的管状结构进行精确分割。该方法通过自适应调整卷积核形状和位置，有效提升了复杂几何形态血管等细长结构的识别精度。 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution, DSConv）是一种创新性卷积操作，专门针对管状结构的分割任务设计。这种技术旨在解决在复杂背景下细长管状结构精确分割的问题，在医学影像分析、遥感图像处理等领域具有重要的应用价值。 传统的固定形状卷积核难以适应复杂的管状结构特性。可形变卷积虽然通过学习偏移量来提高灵活性，但在处理细长目标时可能会因为偏离实际位置而失去对目标的关注。为克服这一问题，DSConv借鉴了生物中蛇的动态特性，设计了一种能够沿着管状轮廓自由扭动且紧密贴合的卷积核。 DSConv的核心在于限制形变方式以符合管状结构的特点。与可形变卷积不同的是，DSConv不仅通过网络学习来控制偏移量，还利用了连续性约束确保其灵活性和目标跟踪能力。这种设计避免了在大规模数据集上的过拟合问题，并增强了模型的泛化性能。 此外，在特征表示方面，该方法引入了一种多视角融合策略以综合不同角度的信息，提高整体表现力；同时通过添加连续拓扑损失来保证分割结果的一致性和连贯性。这种方法不仅适用于2D图像处理，还扩展到了3D数据的应用场景中（如血管和气管的分割），解决了高维度复杂结构的问题。 在大模型时代背景下，尽管通用模型如SAM和Universal Model表现出色，但对于特定领域的精细问题，专用模型依然有着不可替代的作用。结合大型模型的优势与DSConv的专业性可以进一步提升专业领域内的图像分割效果。 总之，动态蛇形卷积通过模仿生物中蛇的运动特性改进了传统卷积核的设计方法，并显著提升了对细长结构检测和分割的能力。利用多视角融合策略及连续性的约束条件，有效解决了局部特征脆弱性和全局形态复杂性的问题，在医疗影像分析、遥感图像处理等领域提供了更加精确有效的工具。