《表1 IBSR数据集上Dense Medic的消融实验》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于DenseMedic网络的脑皮层下结构的语义分割》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本研究在IBSR（见表1）和MRBrain S18（见表2）两个数据集上对3个创新点进行了消融实验（ablation study）。可以看出，对于每种分割指标，表1和表2左侧每项神经网络结构的改进均会带来右侧所有指标的不同程度提升。为了更好地控制变量，在消融实验基准网络（baseline network）的设计中，相比于Dolz等的工作[15]，本研究将Deep Medic的每层通道增加值由25改为32，并取消了指向全连接层的多尺度（multiscale）连接。与Deep Medic原始结构的结果（见表3）相比，虽然本研究设计的基准网络在IBSR数据集中带来分割精度的提升，在MRBrain S18数据集中分割精度有所降低，并没有同时带来2个数据集的分割性能的提升，但是其基本参数和结构与消融实验中后续的神经网络始终保持一致，为消融实验的结果提供了可信的保障。在两个数据集上，第1个创新点，最简化的Oreo Down架构在基准网络的基础上将DSC指标平均提升0.9%，将Io U指标平均提升1.4%，将HSD95指标平均降低5.373，将ASD指标平均降低0.528；第2个创新点，密集连接的特征提取模块在第1个创新点的基础上，将DSC指标平均提升0.7%，将Io U指标平均提升1.0%，将HSD95指标平均降低0.621，将ASD指标平均降低0.174；第3个创新点，混合空洞卷积在第2个创新点的基础上，将DSC指标平均提升0.5%，将Io U指标平均提升0.8%，将HSD95指标平均降低2.766，将ASD指标平均降低0.233。与基准网络相比，Dense Medic最终将DSC指标平均提升2.1%，将Io U指标平均提升3.2%，这意味着分割的脑皮层下结构和真实的结构在空间区域上具有更高的重叠度；最终将HSD95指标平均降低8.760，将ASD指标平均降低0.934，这意味着分割的脑皮层下结构和真实的结构在轮廓上有更高的相似度。此外，Dense Medic各指标分割结果的标准偏差也降低，说明神经网络对不同图像的分割更加鲁棒。