论文信息


题目:LB-UNet: A Lightweight Boundary-assisted UNet for Skin Lesion Segmentation
源码链接:https://github.com/xuxuxuxuxuxjh/LB-UNet

论文创新点

  1. 轻量级边界辅助UNet(LB-UNet)模型的提出:作者提出了一种新的轻量级边界辅助UNet(LB-UNet),专门针对皮肤病变分割任务。这种模型不仅在参数数量上实现了显著的减少,而且在处理皮肤病变分割中的模糊边界问题上表现出色。

  2. Group Shuffle Attention(GSA)模块的引入:LB-UNet引入了Group Shuffle Attention(GSA)模块,这一模块通过将输入分成不同的组并在每个组内使用Hadamard Product Attention来减少模型的参数数量。与以往的方法不同,GSA不改变注意力的轴,而是利用Group Shuffle操作来更有效地捕获信息。

  3. Prediction Map Auxiliary(PMA)模块的创新:为了增强模型在处理模糊边界时的分割能力,作者引入了Prediction Map Auxiliary(PMA)模块。PMA由三个子模块组成:分割区域和边界预测模块(RBP)、预测信息融合模块(PIF)和基于遗传算法的边界生成器(GBG)。特别是,GBG模块采用了基于遗传算法的关键点选择方法,这在以往的研究中并不常见,能够生成更高质量的边界关键点。

摘要

皮肤病变分割在皮肤病变的计算机辅助诊断和治疗中至关重要。UNet及其变体已被广泛用于皮肤病变分割。然而,资源限制限制了在边缘设备上部署更大参数模型。为了解决这个问题,作者提出了一种新的轻量级边界辅助UNet(LB-UNet)用于皮肤病变分割。LB-UNet结合了Group Shuffle Attention模块(GSA)以显著减少模型的参数和计算需求。此外,为了增强模型的分割能力,特别是在处理模糊边界时,LB-UNet引入了Prediction Map Auxiliary模块(PMA)。简而言之,PMA由三个模块组成:(1)用于预测解码器特征的分割区域和边界的分割区域和边界预测模块;(2)通过遗传算法生成真实边界图的基于GA的边界生成器;(3)通过利用预测信息增强跳跃连接的预测信息融合模块。通过结合这些模块,区域和边界信息有效地集成到主干中。在ISIC2017和ISIC2018数据集上的实验结果表明,LB-UNet优于当前的轻量级方法。据作者所知,LB-UNet是第一个参数计数限制在38KB以内,Giga-Operations Per Second(GFLOPs)限制在0.1以内的模型。

关键词

皮肤病变分割 · 轻量级 · 边界辅助

2 LB-UNet

2.1 架构概述

我们提出的LB-UNet的架构如图2(a)所示。LB-UNet是一个基于UNet的模型,由编码器、解码器和PMA组成。编码器和解码器由六个阶段组成,通道大小为{8, 16, 24, 32, 48, 64}。前三个阶段使用内核大小为3的常规卷积层,而最后三个阶段使用GSA,提供了减少的参数计数和计算需求。在编码器的下采样中,我们用2×2卷积操作替换了最大池化操作。此外,在第三阶段的编码器的卷积操作之后,我们加入了在ConvUNeXt中表现出色的ConvLayer。PMA与UNet框架很好地集成,在第2-6阶段执行分割区域预测,在第2-4阶段执行边界预测。与UNet中的简单跳跃连接不同,LB-UNet采用了基于预测的跳跃连接,并使用PIF专注于分割区域和边界信息。

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2.2 Group Shuffle Attention模块

由于深度网络中卷积层的参数很高,我们引入了GSA来替换它,如图2(b)所示。首先,我们根据通道将输入分成四组,并分别处理每组,有效地减少了参数。然后,对于每组,我们使用线性复杂度HPA构建一个8×8的共享内存用于信息检索。最后,我们应用洗牌操作来调整组的顺序,并沿着通道维度将它们合并,然后使用深度可分离卷积来融合信息。

2.3 Predictive Map Auxiliary模块

为了提高边界分割能力,我们提出了PMA。PMA由三部分组成:RBP、PIF和GBG。分割区域和边界预测模块:我们提出了RBP,它使用两个独立的卷积模块。一个模块专门用于预测分割区域,而另一个模块专注于预测边界。为了保留这些预测信息,我们进一步采用了残差注意力方案。上述过程可以用公式(1)和(2)表示。

其中表示第i个解码器层的特征,表示预测区域特征,表示预测边界特征,表示保留的特征,是sigmoid函数,表示内核大小为1的卷积函数。

预测信息融合模块:在传统的UNet模型中,编码器特征通过跳跃连接直接添加到解码器特征。与以前的融合方法不同,我们设计了PIF来特别关注与分割区域和边界相关的特征。如图2(c)所示,与分割区域和边界相关的编码器特征被添加到保留的解码器特征中,并具有特定的权重,提供了额外的贡献。PIF模块可以表示为:

其中表示第i个编码器层的特征,结果被送入到第(i−1)个解码器层。在本文中,我们将设置为0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1,对于从2到6,将设置为0.3, 0.2, 0.1,对于从2到4。基于遗传算法的边界生成器:GBG是一个生成专业真实边界图的模块。真实边界图由边界线和关键点组成。边界线部分可以通过传统的边缘检测算法获得。对于关键点部分,我们提出了一个基于遗传算法的边界关键点选择算法。首先,我们使用先前的方法来评估关键点。设表示一组个关键点。函数定义为将集合中的点依次连接形成一个边界区域。评估标准和适应度函数基于关键点形成的区域与真实区域之间的交集比值(IOU)。然后,我们使用遗传算法来寻找具有最大IOU值的关键点集。我们首先随机生成组关键点,形成一个大小为的初始种群。接下来,我们执行次遗传进化来更新种群。最后,在所有种群中识别出具有最大IOU值的关键点作为最终答案。算法1描述了所提出的基于遗传算法的边界关键点选择算法的详细信息。

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2.4 损失函数

在我们的研究中,我们采用了EGE-UNet的组损失,并增加了一个额外的边界损失函数。这种修改使LB-UNet不仅关注分割区域,而且还更加关注边界的细微细节。我们的损失函数可以用公式(4)到(7)表示。

其中和分别表示二元交叉熵和Dice损失,表示双线性插值,表示基于遗传算法的边界生成器。是不同阶段的区域特征的权重,是不同阶段的边界特征的权重。在本文中,我们将设置为0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1,对于从2到6,将设置为0.3, 0.2, 0.1,对于从2到4。

3 实验

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