Dynamic U-Net：自适应校准特征用于腹部多器官分割

U-Net 已广泛用于腹部器官分割，并取得了令人瞩目的性能。然而，当其用于多器官分割时：首先，由于标准卷积的实现，其在利用全局长程上下文信息方面可能受到限制；其次，编码路径中使用空间下采样（如最大池化或步长卷积）可能导致可变形或判别性细节的丢失；第三，从高层上采样的特征与通过跳跃连接保留的特征进行拼接，但重复的下采样和上采样操作导致两者之间的错位，其拼接降低了分割性能。为解决这些局限性，我们分别提出了动态校准卷积（DCC）、动态校准下采样（DCD）和动态校准上采样（DCU）模块。DCC 模块可利用空间和通道特征之间的全局相互依赖性来自适应地校准这些特征。DCD 模块使网络能够在下采样过程中自适应地保留可变形或判别性特征。DCU 模块能够动态对齐并校准上采样特征，以在拼接前消除错位。我们将提出的模块集成到标准 U-Net 中，形成了一种称为 Dynamic U-Net 的新架构。该架构设计使 U-Net 能够针对不同器官动态调整特征。我们在两个腹部多器官分割基准上评估了 Dynamic U-Net。与标准 U-Net 相比，Dynamic U-Net 实现了统计上显著的分割精度提升。我们的代码可在 https://github.com/sotiraslab/DynamicUNet 获取。