Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) are used extensively in biomedical image segmentation. However, current DCNNs usually use down sampling layers for increasing the receptive field and gaining abstract semantic information. These down sampling layers decrease the spatial dimension of feature maps, which can be detrimental to semantic image segmentation. Atrous convolution is an alternative for the down sampling layer. It increases the receptive field whilst maintains the spatial dimension of feature maps. In this paper, a method for effective atrous rate setting is proposed to achieve the largest and fully-covered receptive field with a minimum number of atrous convolutional layers. Furthermore, different atrous blocks, shortcut connections and normalization methods are explored to select the optimal network structure setting. These lead to a new and full-scale DCNN - Atrous Convolutional Neural Network (ACNN), which incorporates cascaded atrous II-blocks, residual learning and Fine Group Normalization (FGN). Application results of the proposed ACNN to Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT) image segmentation demonstrate that the proposed ACNN can achieve comparable segmentation Dice Similarity Coefficients (DSCs) to U-Net, optimized U-Net and hybrid network, but with significantly reduced trainable parameters due to the use of full-scale feature maps and therefore computationally is much more efficient for both the training and inference.


翻译:深相神经网络(DCNN)在生物医学图像分割中广泛使用,但是,目前的DCNN通常使用下层取样层来增加可接受字段,并获取抽象的语义信息。这些下层取样层会减少地貌图的空间层面,从而损害语义图像分割; 突变是下层取样层的一种替代办法; 增加可接受字段,同时保持地貌地图的空间维度。 在本文件中,提议了一种有效的速率设定方法,以达到最大和完全覆盖的可接受字段,最小数量为熔岩层。 此外,还探索了不同的原子块、快捷连接和正常化方法,以选择最佳的网络结构设置。 这些取样层会减少地显示,拟议的ANNNNNN - ―― 熔化神经网络(ACNNNN) 将分级化二层块、残余学习和精美度组群(FGNGN)。 拟议的ACNN 磁共振成(MRI) 和可兼容性成像学(CT) 图像分割图的应用结果表明,拟议的ANNN-ND-N-Com-Comnical-dealdeal-deal-dealation 和Misal-deal-deal-deal-deal-deal-deal-deal-deal-C) 和Mismal-deal-deal-deal-deal-deal 和Mismal-Mismbal-deal-degraphal-deal-deal-deal-deal-deal 和Mismation-deal-deal-deal-deal-deal-deal-deal-deal-de-de-de-deal-de-de-de-de-de-al-deal-deal-de-deal-de-de-de-de-deal-de-de-deal-deal-deal-deal-deal-deal-debal-deal-deal-deal-deal-deal-deal-deal-de-de-deal-deal-deal-deal-al-deal-deal-de-de-de-deal-Pal-de-de

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