入选AAAI 2025！解决医学图像分割软边界与共现难题，中国地质大学等提出图像分割模型ConDSeg

性能赶超最先进模型

原标题：入选AAAI 2025！解决医学图像分割软边界与共现难题，中国地质大学等提出图像分割模型ConDSeg
文章来源：HyperAI超神经
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中国地质大学团队联合百度提出ConDSeg框架，解决医学图像分割难题

本文介绍了中国地质大学团队联合百度提出的对比度驱动医学图像分割通用框架ConDSeg，该框架有效解决了医学图像分割中的“软边界”和共现现象两大难题，显著提升了医学图像分割的精度。

1. 医学图像分割的挑战

医学图像分割是医学影像处理的关键步骤，但其精确性面临两大挑战：

1. 软边界问题：医学图像中的前景和背景往往存在模糊的过渡区域，难以准确界定边界。低对比度和光线效果差等因素进一步加剧了这一问题。

2. 共现现象：医学图像中的器官和组织具有高度的规律性和固定性，不同特征、组织或病变往往同时出现，容易导致模型学习到与目标无关的共现特征，影响分割精度。

2. ConDSeg框架的创新之处

为了解决上述难题，ConDSeg框架引入了以下创新点：

1. 一致性强化(CR)预训练策略：增强编码器在弱光照和低对比度场景下的鲁棒性和特征提取能力。

2. 语义信息解耦(SID)模块：将特征映射解耦到前景、背景和不确定区域，并通过损失函数学习减少不确定性。

3. 对比度驱动特征聚合(CDFA)模块：利用SID提取的对比特征指导多层特征融合和增强。

4. 尺寸感知解码器(SA-Decoder)：更好地区分不同大小的实体，克服共现特征的干扰。

3. ConDSeg框架的结构和流程

ConDSeg是一个两阶段框架：第一阶段使用CR预训练策略增强编码器鲁棒性；第二阶段微调整个网络，包含特征提取、语义信息解耦、特征聚合和多尺度预测四个步骤。 框架通过SID模块解耦前景、背景和不确定区域信息，CDFA模块融合多层特征，SA-Decoder模块处理不同尺寸的实体，最终实现精确分割。

4. 实验结果和结论

在五个公共数据集上的实验结果表明，ConDSeg在三种医学图像任务（内窥镜、全切片图像和皮肤镜）中均取得了最优分割性能，并展现出快速的收敛速度。

5. 医学图像分割领域的未来发展

医学图像分割领域正受到资本和技术的双重驱动，AI技术的应用极大提升了医学影像分析效率和精度，未来发展前景广阔。 AI驱动的医学图像分割技术将持续进步，为临床诊断和医学研究提供更强大的支持。

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