Biomedical image quality improvements with Attention Mechanisms and Deep Residual Learning

Abstract

Сегментація зображень відіграє ключову роль у біомедичній візуалізації, дозволяючи чітко ідентифікувати різні структури або ділянки інтересу, як-от органи, тканини чи кровоносні судини, для подальшого аналізу та діагностики. Сегментація судин сітківки на зображеннях очного дна особливо складна через низький контраст і складну судинну структуру, що ускладнює діагностику офтальмологічних захворювань. У цьому дослідженні ми представляємо сучасний підхід глибинного навчання для поліпшення якості біомедичних зображень і точності сегментації з використанням Attention U-Net++ у поєднанні з опорною мережею ResNet. Механізми уваги посилюють здатність моделі зосереджуватися на дрібних деталях кровоносних судин, тоді як глибинне залишкове навчання забезпечує стабільність навчання глибокої архітектури. Метод оцінено на наборі зображень очного дна, досягнувши коефіцієнта Дайса 0,8694 та показника «перетин через об’єднання» (IoU) 0,7690, що демонструє конкурентоспроможність із найсучаснішими методами. Результати візуального аналізу підкреслюють здатність моделі точно окреслювати судини та вказують на напрями поліпшення, а саме розроблення методів пошуку дрібних судин. Результати демонструють потенціал механізмів уваги та залишкового навчання для поліпшення аналізу біомедичних зображень, пропонуючи надійний інструмент для клінічного застосування в діагностиці захворювань сітківки.Image segmentation plays a key role in biomedical imaging, allowing different structures or regions of interest, such as organs, tissues, or blood vessels, to be clearly identified for further analysis and diagnosis. Segmentation of retinal vessels in fundus images is particularly challenging due to low contrast and complex vascular structure, which complicates the diagnosis of ophthalmic diseases. In this study, we present a state-of-the-art deep learning approach to improve biomedical image quality and segmentation accuracy using Attention U-Net++ combined with the ResNet support network. Attention mechanisms enhance the model"s ability to focus on fine details of blood vessels, while deep residual learning ensures the stability of deep architecture learning. The method is evaluated on a fundus image dataset, achieving a Dice score of 0.8694 and an Intersection over (IoU) score of 0.7690, demonstrating competitiveness with state-of-the-art methods. The results of the visual analysis emphasize the model\"s ability to accurately delineate vessels and indicate areas for improvement, namely the development of methods for finding small vessels. The results demonstrate the potential of attention and residual learning mechanisms to improve biomedical image analysis, offering a reliable tool for clinical applications in the diagnosis of retinal diseases.