基于轻量化网络与知识蒸馏策略的心脏核磁共振图像分割.docx

基于轻量化网络与知识蒸馏策略的心脏核磁共振图像分割

目录

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2.1轻量化网络在医学图像分割中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2.2知识蒸馏策略的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、轻量化网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1轻量化网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.1轻量化网络的概念与发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.2轻量化网络的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2常见轻量化网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.1深度可分离卷积．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.2MobileNet系列结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.3ShuffleNet系列结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

三、知识蒸馏策略详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1知识蒸馏基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1.1蒸馏过程中的教师模型与学生模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1.2蒸馏损失函数构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2高级知识蒸馏方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2.1特征蒸馏．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2.2关系蒸馏．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.2.3注意力蒸馏．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

四、心脏核磁共振图像分割任务介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1心脏核磁共振图像特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.1.1图像分辨率与噪声特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.1.2心脏组织的解剖学特征在图像中的体现．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.2分割任务需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2.1临床诊断对分割精度的要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2.2实时性与计算资源约束．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

五、基于轻量化网络与知识蒸馏策略的心脏核磁共振图像分割方法

5.1方法框架构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.1.1轻量化网络作为学生模型的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.1.2教师模型的确定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.2具体实现步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.2.2模型训练流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.2.3分割结果后处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

5.3关键技术点解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

5.3.