基于条件扩散模型的结直肠图像染色归一化

来源：电子测量技术杂志2024年第13期北京时间：

作者：李子成，贾伟，赵雪芬，高宏娟

单位：1.宁夏大学信息工程学院 银川 750021; 2.宁夏“东数西算”人工智能与信息安全重点实验室 银川 750021

摘要：由于现有染色归一化方法无法准确提取结直肠病理图像的复杂结构特征，导致丢失部分结直肠病理图像的结构信息，无法生成高质量的染色归一化结直肠病理图像。为解决该问题，提出一种基于条件扩散模型的结直肠病理图像染色归一化方法，该方法包括条件扩散模型和图像特征重建。在条件扩散模型中，首先，使用马尔科夫链前向过程对结直肠病理原图像进行加噪声。然后，将噪声图像和条件图像输入到增强去噪网络中进行去噪，在这过程中利用增强激活模块，学习结直肠病理图像的深层特征，捕获更多的图像上下文信息。在编码器和解码器之间引入跳跃连接空间注意力模块，准确提取结直肠病理图像的位置空间信息。在图像特征重建中，设计金字塔特征提取模块，提取多尺度条件图像与生成图像的特征，并构建重建损失函数，优化整个网络的性能。实验结果表明，与现有方法相比，所提染色归一化方法在公共数据集GlaS和CRAG上的能生成质量更高的染色归一化结直肠病理图像。

关键词：条件扩散模型;结直肠病理图像;染色归一化;去噪网络

基金资助：国家自然科学基金（62062057，12062021）、宁夏自然科学基金（2022AAC03005）项目资助