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摘要

这篇论文介绍了S2VNet，这是一个用于医学图像分割的通用框架，它通过切片到体积的传播（Slice-to-Volume propagation）来统一自动（AMIS）和交互式（IMIS）医学图像分割任务。S2VNet利用基于聚类的方法，通过将先前切片的聚类中心（centroids）作为后续切片的初始值，使用2D网络实现知识在不同切片间的传递。此外，S2VNet还能够处理多类交互，并且通过一种循环中心点聚合策略来提高对异常值的鲁棒性，并增强对先前切片线索的意识。

拟解决的问题：

• 现有的医学图像分割解决方案通常针对自动或交互式设置，这使得在一个任务中取得的进展难以转移到另一个任务。需要为每个任务训练单独的模型，导致训练时间和参数的重复。
• 3D网络在推理时速度慢，且在医院设备上部署困难。
• 现有交互式解决方案仅限于处理单一前景类别，而自动方法在多类别分割方面发展迅速。

创新之处：

• 统一框架：S2VNet能够在单一模型和一个训练会话中处理AMIS和IMIS。
• 切片到体积传播：通过在切片间传播聚类中心，实现了知识的有效传递。
• 多类别交互：能够同时接受多类别的用户输入，每类输入初始化一个聚类中心。
• 循环中心点聚合：通过收集历史聚类中心并将其融合为单一向量，提高了对异常值的鲁棒性。

方法

• K-Means Cross-Attention：使用可学习的嵌入作为查询，通过交叉注意力机制收集与特定对象相关的像素特征。
• 聚类传播驱动的通用分割框架：通过将聚类中心的动态演化从图像级掩码解码过程扩展到体积级。
• 交互式感知的聚类中心初始化：使用用户输入初始化聚类中心，实现用户引导的分割。
• 自适应像素特征采样：结合多轮用户输入，通过加权和的方式更新聚类中心。
• 循环中心点聚合：通过自注意力机制和前馈网络，将新聚类中心与历史聚类中心融合。

 Clustering：K-Means Cross-Attention是S2VNet中的核心机制，它使用K-Means的思想来更新聚类中心（queries），并聚合与特定对象相关的像素特征。

每个像素特征被分配给最近的聚类中心。这类似于K-Means聚类中的分配步骤，其中每个数据点被分配给最近的中心。

结论

S2VNet通过聚类方法和切片到体积的传播，提供了一个灵活的体积图像分割解决方案，具有显著的速度和最先进的准确性。它不仅在多类别分割中表现出色，而且在自动和交互式设置中均实现了卓越的性能。论文还指出，尽管S2VNet在自动分割中只处理预定义的类别，未来工作将探索如何处理未定义的类别。S2VNet的快速和用户友好的特性不仅可以减轻专家的工作量，还可能有助于缓解整个医疗系统的负担。