【Block总结】CSAM，包含分割、关键点、切分等均适用！|即插即用

论文信息

标题: CSAM: A 2.5D Cross-Slice Attention Module for Anisotropic Volumetric Medical Image Segmentation
论文链接: https://arxiv.org/pdf/2311.04942
GitHub链接: https://github.com/aL3x-O-o-Hung/CSAM

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创新点

CSAM（跨切片注意力模块）旨在解决传统3D和2D医学图像分割方法在处理各向异性体积数据时的不足。其主要创新包括：

跨切片注意力机制: 通过在不同尺度的深度特征图上应用语义、位置和切片注意力，CSAM能够有效捕捉体积数据中不同切片之间的关系。
参数优化: CSAM设计了最小可训练参数的结构，减少了模型的复杂性，同时保持了良好的性能。
2.5D方法的应用: 该模块结合了2D卷积与体积信息，填补了3D和2D方法之间的空白，特别适用于MRI等各向异性数据。

方法

CSAM的实现方法包括以下几个步骤：

特征提取: 使用卷积神经网络（CNN）提取输入的体积数据特征。
注意力机制: 在提取的特征图上应用跨切片注意力机制，分别关注语义信息、位置关系和切片信息，以增强特征的表达能力。
模型训练: 通过最小化损失函数来训练模型，确保模型能够有效学习到各向异性体积数据的特征。

效果

实验结果表明，CSAM在多个医学图像分割任务中表现出色，尤其是在处理各向异性数据时，其性能优于传统的3D和2D方法。具体效果包括：

分割精度: CSAM在分割精度上达到了新的状态，能够更好地识别和分割复杂的医学图像结构。
训练效率: 由于参数较少，CSAM的训练时间显著低于其他复杂模型。

实验结果

研究者进行了广泛的实验，以验证CSAM的有效性和通用性。实验包括：

数据集: 使用多个公开的医学图像数据集进行测试，涵盖不同的医学成像技术（如MRI）。
对比实验: 将CSAM与现有的3D和2D分割模型进行比较，结果显示CSAM在多个指标上均优于对比模型。
泛化能力: CSAM在不同任务和数据集上的表现一致，证明了其良好的泛化能力。

总结

CSAM作为一种新颖的2.5D跨切片注意力模块，为各向异性体积医学图像分割提供了有效的解决方案。通过引入跨切片注意力机制，CSAM不仅提高了分割精度，还减少了模型的复杂性和训练时间。实验结果验证了其在医学图像处理中的广泛适用性和优越性能，为未来的研究提供了新的思路和方法。

代码

import torch
import torch.nn.functional
from torch import nn
import torch.distributions as td
def custom_max(x,dim,keepdim=True):temp_x=xfor i in dim:temp_x=torch.max(temp_x,dim=i,keepdim=True)[0]if not keepdim:temp_x=temp_x.squeeze()return temp_xclass PositionalAttentionModule(nn.Module):def __init__(self):super(PositionalAttentionModule,self).__init__()self.conv=nn.Conv2d(in_channels=2,out_channels=1,kernel_size=(7,7),padding=3)def forward(self,x):max_x=custom_max(x,dim=(0,1),keepdim=True)avg_x=torch.mean(x,dim=(0,1),keepdim=True)att=torch.cat((max_x,avg_x),dim=1)att=self.conv(att)att=torch.sigmoid(att)return x*attclass SemanticAttentionModule(nn.Module):def __init__(self,in_features,reduction_rate=16):super(SemanticAttentionModule,self).__init__()self.linear=[]self.linear.append(nn.Linear(in_features=in_features,out_features=in_features//reduction_rate))self.linear.append(nn.ReLU())self.linear.append(nn.Linear(in_features=in_features//reduction_rate,out_features=in_features))self.linear=nn.Sequential(*self.linear)def forward(self,x):max_x=custom_max(x,dim=(0,2,3),keepdim=False).unsqueeze(0)avg_x=torch.mean(x,dim=(0,2,3),keepdim=False).unsqueeze(0)max_x=self.linear(max_x)avg_x=self.linear(avg_x)att=max_x+avg_xatt=torch.sigmoid(att).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)return x*attclass SliceAttentionModule(nn.Module):def __init__(self,in_features,rate=4,uncertainty=True,rank=5):super(SliceAttentionModule,self).__init__()self.uncertainty=uncertaintyself.rank=rankself.linear=[]self.linear.append(nn.Linear(in_features=in_features,out_features=int(in_features*rate)))self.linear.append(nn.ReLU())self.linear.append(nn.Linear(in_features=int(in_features*rate),out_features=in_features))self.linear=nn.Sequential(*self.linear)if uncertainty:self.non_linear=nn.ReLU()self.mean=nn.Linear(in_features=in_features,out_features=in_features)self.log_diag=nn.Linear(in_features=in_features,out_features=in_features)self.factor=nn.Linear(in_features=in_features,out_features=in_features*rank)def forward(self,x):max_x=custom_max(x,dim=(1,2,3),keepdim=False).unsqueeze(0)avg_x=torch.mean(x,dim=(1,2,3),keepdim=False).unsqueeze(0)max_x=self.linear(max_x)avg_x=self.linear(avg_x)att=max_x+avg_xif self.uncertainty:temp=self.non_linear(att)mean=self.mean(temp)diag=self.log_diag(temp).exp()factor=self.factor(temp)factor=factor.view(1,-1,self.rank)dist=td.LowRankMultivariateNormal(loc=mean,cov_factor=factor,cov_diag=diag)att=dist.sample()att=torch.sigmoid(att).squeeze().unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)return x*attclass CSAM(nn.Module):def __init__(self,num_slices,num_channels,semantic=True,positional=True,slice=True,uncertainty=True,rank=5):super(CSAM,self).__init__()self.semantic=semanticself.positional=positionalself.slice=sliceif semantic:self.semantic_att=SemanticAttentionModule(num_channels)if positional:self.positional_att=PositionalAttentionModule()if slice:self.slice_att=SliceAttentionModule(num_slices,uncertainty=uncertainty,rank=rank)def forward(self,x):if self.semantic:x=self.semantic_att(x)if self.positional:x=self.positional_att(x)if self.slice:x=self.slice_att(x)return xif __name__ == "__main__":dim=64# 如果GPU可用，将模块移动到 GPUdevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 输入张量 (batch_size, channels,height, width)x = torch.randn(2,dim,40,40).to(device)# 初始化 FullyAttentionalBlock 模块block = CSAM(2,dim,) # kernel_size为height或者widthprint(block)block = block.to(device)# 前向传播output = block(x)print("输入:", x.shape)print("输出:", output.shape)