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在编码器中把CT图像分解成不同大小的图像块从这些图像块中提取特征在解码器中重建被掩盖图像时考虑图像块的空间关系
输入D深度Depth张H高Height*W宽Width的CT图像
处理CT图像的步骤解释
1. 划分图像块Patches
想象一下我们有一张大的CT图像我们把它切成了很多小块每一块的大小是16×16×16这里的H、W、D分别代表高度、宽度和深度。这些小块就是我们说的“输入patch”。
2. 随机掩码
接下来我们随机地把60%的这些小块遮盖起来就像是用一张纸遮住了一部分小块让它们看不见。这样做的目的是为了让模型学会从剩下的可见部分推测被遮盖部分的信息。
3. 使用STU-Net处理图像
然后我们用一个叫做STU-Net的工具来处理这些被遮盖的小块。这个工具会把这些小块变得更小变成四个不同的尺寸H2 × W2 × D2H4 × W4 × D4H8 × W8 × D8和H16 × W16 × D16。这就像是把一张纸片折叠起来每次折叠都变得更小。
4. 稀疏子流形卷积
在STU-Net中我们用一种特殊的方法来处理这些小块叫做“稀疏子流形卷积”。这个方法可以帮助我们更好地理解图像的各个部分是如何相互关联的。
5. 分层解码器
处理完这些小块后我们用另一个工具叫做“分层解码器”来把这些小块重新放大恢复到原来的大小或者中间的大小。这个过程就像是把折叠的纸片展开。
6. 重构损失
最后我们比较遮盖前后的图像看看模型恢复得怎么样。我们计算一个叫做“重构损失”的东西它告诉我们模型恢复的图像和原来的图像之间有多大的差异。如果重构损失很小说明模型做得很好能够从遮盖的部分推测出被遮盖的信息。
在整个过程中我们的目标是训练一个模型让它即使在部分信息被遮盖的情况下也能理解和恢复整个图像的内容。这就像是一个拼图游戏即使一些拼图片被拿走了模型也需要能够猜出这些拼图片原来的位置和样子。
方法优势
逐步重建被掩盖的图像有效地结合了局部和全局特征
