第5期2023年5月电子学报ACTAELECTRONICASINICAVol.51No.5May2023基于结构重参数化与多尺度深度监督的COVID-19胸部CT图像自动分割刘金平，吴娟娟，张荣，徐鹏飞（湖南师范大学信息科学与工程学院，湖南长沙410006）摘要：基于深度学习模型的胸部CT（ComputedTomography）图像自动分割有助于辅助医生诊疗.但随着网络宽度与深度的加深，网络训练困难且推理减慢.为提高隐藏层的学习能力，深度监督机制被用于网络训练.但以往的深度监督方法没有考虑模型中多尺度特征图的分层表示以及上采样对参与损失计算的特征图质量的影响.为加强隐藏层学习过程的直接性同时加快网络推理，本文提出一种结构重参数化与多尺度深度监督分割网络（StructuralRepa⁃rameterizationandMulti-scaleDeepSupervisionNetwork，SR&MDS-Net），以实现COVID-19（COronaVIrusDisease2019）胸部CT图像的高效准确分割.首先构建一种结构重参数化特征变异（StructureReparameterizedFeaturevariation，SRFV）模块将网络的训练与推理进行解耦，在提高模型表达能力的同时加快推理速度；然后，提出一种新颖的多尺度深度监督机制，以加强网络监督效果，提高网络性能.在公开的COVID-19胸部CT图像数据集上进行实验，SR&MDS-Net的灵敏度、特异性、准确率、Dice分别达到了91.5%、99.5%、72.8%、80.1%，与同类其他方法比较，具有更优的性能.关键词：COVID-19；医学图像分割；深度学习；U-Net；结构重参数化；深度监督学习基金项目：国家自然科学基金（No.61971188）中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：0372-2112(2023)05-1163-09电子学报URL:http://www.ejournal.org.cnDOI:10.12263/DZXB.20220368TowardAutomatedSegmentationofCOVID⁃19ChestCTImagesBasedonStructuralReparameterizationandMulti-ScaleDeepSupervisionLIUJin-ping，WUJuan-juan，ZHANGRong，XUPeng-fei（CollegeofInformationScienceandEngineering，HunanNormalUniversity，Changsha，Hunan410081，China）Abstract:AutomaticsegmentationofchestCT(ComputedTomography)imagesbasedondeeplearningmodelsishelpfultoassistdoctorsindiagnosisandtreatment.However,withthedeepeningofthenetworkwidthanddepth,thenet⁃worktrainingisdifficultandtheinferenceslowsdown.Inordertoimprovethelearningabilityofthehiddenlayer,thedeepsupervisionmechanismisusedinnetworktraining.However,previousdeepsupervisionmetho...
