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基于空间频域交互感知的医学图像分割
摘要
医学图像分割是计算机辅助诊断、手术规划和疗效评估的关键环节，其精度直接影响临床决策的可靠性。当前基于深度卷积神经网络的分割方法主要聚焦于空间域特征学习，通过堆叠卷积层和池化操作逐步扩大感受野以捕获上下文信息。然而，此类方法在降采样过程中不可避免地丢失细节纹理和边缘信息，导致对小目标或边界模糊区域的分割效果不佳。频域分析，特别是傅里叶变换，能够将图像从空间域转换至频域，其中低频分量对应图像的宏观轮廓和平滑区域，高频分量则对应边缘、纹理和噪声等细节信息。为弥补空间域方法在细节保留上的不足，本文提出一种基于空间频域交互感知的医学图像分割网络。该网络设计并行的空间域支路和频域支路，分别处理输入图像。空间域支路采用经典的编码器-解码器结构（如U-Net变体），利用卷积和自注意力机制捕获多尺度空间上下文。频域支路首先对输入图像进行快速傅里叶变换，随后在频域中应用可学习的滤波网络，自适应地增强与分割任务相关的关键频率成分（如病变边界的强梯度对应的高频信息），并抑制无关噪声。核心创新在于引入一个跨域交互感知模块，该模块通过双向特征变换与注意力机制，实现空间域特征图与频域特征谱之间的深度信息融合与互补。具体而言，空间域特征被转换至频域，与经过增强的频域特征进行交互，以空间域的语义信息指导频域特征的筛选与增强；同时，增强后的频域特征被逆变换回空间域，并以细节注入的方式与空间域特征多尺度融合，从而显著提升模型对细微结构和模糊边界的表征能力。在公开的视网膜血管数据集DRIVE、细胞核分割数据集MoNuSeg以及脑肿瘤MRI分割数据集BraTS上的实验表明，本方法在Dice系数、豪斯多夫距离等指标上均优于现有主流分割模型，尤其在复杂边界和微小目标的分割上展现出显著优势，为高精度医学图像分割提供了新的思路。
一、 引言
医学图像分割旨在将医学影像（如CT、MRI、眼底彩照、病理切片）中的感兴趣区域（如肿瘤、器官、血管、细胞核）精确地勾勒出来，是量化分析、疾病诊断和治疗导航的基础。随着深度学习技术的飞速发展，尤其是全卷积网络及其衍生模型（如U-Net、DeepLab系列）的出现，医学图像分割的精度得到了革命性提升。这些模型通过在空间域中进行端到端的像素级分类，能够学习到从局部纹理到全局语义的复杂映射关系。
然而，现有的基于空间域的深度学习方法面临一个固有矛盾：为了获得足够的感受野以理解图像的全局上下文信息，网络需要通过池化或步长卷积等操作进行下采样，这一过程虽然整合了上下文，却导致了空间分辨率的下降和细节信息的丢失。尽管跳跃连接和编码器-解码器结构在一定程度上缓解了这一问题，但在恢复高分辨率预测时，对于纹理复杂、边界模糊或尺度极小的目标（如细微的血管末梢、不规则分布的细胞核、浸润性肿瘤的边界），分割结果仍容易出现边界粗糙、断裂或粘连等现象。
另一方面，频域分析为图像处理提供了不同于空间域的视角。傅里叶变换将图像从空间域转换到频域，将图像分解为不同频率的正弦波叠加。低频分量代表了图像中变化缓慢的区域，即大致的轮廓和均匀区域；而高频分量则对应图像中急剧变化的部分，如边缘、纹理和噪声。这意味着，图像的细节信息本质上蕴藏在高频分量中。传统图像处理常利用频域滤波进行边缘增强或噪声抑制。将频域分析引入深度学习模型，有望为网络提供一种直接操控和利用图像细节信息的途径。
因此，探索空间域与频域特征的协同工作机制，成为提升医学图像分割精度，特别是边界分割质量的一个极具潜力的方向。本文提出“空间频域交互感知”的理念，旨在构建一个双流神经网络，使模型能够同时从空间和频率两个维度学习图像特征，并通过精心设计的交互机制，让语义丰富的空间域特征与细节丰富的频域特征进行深度对话与互补，最终实现更精准、更鲁棒的医学图像分割。
二、 相关工作
基于空间域的医学图像分割网络
U-Net及其大量变体是医学图像分割领域的里程碑式模型。其对称的编码器-解码器结构与跳跃连接，有效融合了浅层高分辨率特征和深层高语义特征。后续研究在此基础上引入了残差连接、密集连接以缓解梯度消失，并利用空洞卷积扩大感受野。此外，注意力机制（如空间注意力、通道注意力）被广泛集成到U-Net中，使网络能够聚焦于重要区域。Transformer架构的引入，通过自注意力机制捕获长程依赖关系，进一步提升了全局上下文建模能力。然而，这些方法的核心操作仍局限于空间域，对细节信息的恢复能力存在天花板。
频域分析在深度学习中的应用
近年来，将频域分析融入深度学习模型逐渐受到关注。一些工作探索使用快速傅里叶变换作为神经网络中的一种计算单元。例如，有研究将FFT用于加速大规模卷积计算；也有工作尝试在图像分类中引入频域信息作为补充特征。在底层视觉任务如图像超分辨率中，有方法通过估计频域分量来指导图像重建。然而，在医学图像分割领域，如何有效地将频域信息与空间域特征进行深度融合，并使其服务于分割任务的关键需求（如边界精确性），仍是一个开放且具有挑战性的课题。大多数现有方法仅将频域特征作为简单的辅助输入或用于后处理，未能实现深层次的跨域交互与协同感知。
三、 空间频域交互感知分割网络
本文提出的网络整体架构如图1所示（此处为描述性图示），主要包括三个核心组成部分：空间域特征提取支路、频域特征处理支路以及跨域交互感知融合模块。
空间域特征提取支路
该支路采用一种强化的编码器-解码器结构作为主干网络。编码器部分使用预训练的ResNet或VGG网络，通过多层卷积和下采样提取多尺度空间特征 ({C_1, C_2, C_3, C_4, C_5})，其中浅层特征 (C_1, C_2) 富含细节和边缘信息，深层特征 (C_4, C_5) 则蕴含丰富的语义上下文信息。为了增强全局上下文建模，在编码器末端引入一个轻量化的Transformer模块或全局上下文注意力模块。解码器部分通过上采样和跳跃连接逐步恢复特征图分辨率，并与编码器对应层级的特征进行融合。
频域特征处理支路
该支路负责从频域角度提取和增强与分割任务相关的特征。
1. 快速傅里叶变换：对输入图像 (I ^{HW}) 进行FFT，得到其频域表示 ((I) ^{HW})。为了便于网络处理，将其分解为振幅谱 (A) 和相位谱 (P)。振幅谱表征了各频率成分的强度，相位谱则包含了图像的结构信息。
2. 可学习频域滤波网络：传统的频域滤波器（如高通、低通滤波器）是固定且参数手工设置的。本文设计一个轻量级的卷积神经网络（由几个卷积层和激活函数构成）作为可学习的频域滤波网络 (Net_{filter})。该网络以振幅谱 (A) 为输入，输出一个与 (A) 同尺寸的权重图 (W)。
[ W = (Net_{filter}(A)) ]
其中，() 为Sigmoid函数，将权重限制在[0,1]之间。这个权重图 (W) 能够自适应地学习到哪些频率成分对当前分割任务更为重要（例如，病变边界对应的高频成分应被增强，而某些背景噪声对应的高频成分应被抑制）。
3. 频域特征增强与变换：利用学习到的权重图对原始振幅谱进行调制，得到增强后的振幅谱 (A’ = A W)（() 表示逐元素相乘）。然后将增强后的振幅谱 (A’) 与原始相位谱 (P) 结合，通过逆快速傅里叶变换重建回空间域，得到一个经过频域增强的图像 (I_{enhanced})。随后，使用一个浅层特征提取网络 (Net_{freq})（由几个卷积层组成）从 (I_{enhanced}) 中提取频域增强后的空间特征 (F_{freq})。
跨域交互感知融合模块
这是本方法的核心创新点，旨在实现空间域与频域特征的深度交互与互补。该模块在解码器的多个尺度上应用。
1. 空间到频域的语义指导：将空间域支路在当前尺度的特征图 (F_{space}) 通过一个1x1卷积调整通道数后，进行FFT变换，得到其对应的频域表示 (A_{space}, P_{space})。将 (A_{space}) 与频域支路增强后的振幅谱
(A’)（需通过下采样/上采样调整至相同尺寸）进行拼接，然后通过一个注意力块（如SE模块或CBAM）生成融合权重。该权重融合了空间域的语义信息，用于进一步细化频域特征，强调与语义相关的频率成分。细化后的频域特征再经过iFFT变换回空间域，得到受空间语义指导的频域细节特征 (F_{freq_guided})。
2. 频域到空间域的细节注入：将上述得到的细节特征 (F_{freq_guided}) 与原始的空间域特征 (F_{space}) 进行融合。融合方式采用加性或注意力加权融合。具体地，可以计算一个基于两者内容的注意力图，控制细节注入的强度。最终，融合后的特征 (F_{fused} = Attention(F_{space}, F_{freq_guided}) F_{freq_guided} + F_{space}) 将作为下一解码阶段的输入。
通过这种双向交互，空间域支路为频域支路提供了“应该关注哪些频率”的语义指导，而频域支路则为空间域支路注入了“如何增强边缘和细节”的精细信息。
四、 实验与结果分析
实验设置
数据集：在三个具有挑战性的公开医学图像分割数据集上进行评估：
DRIVE：视网膜血管分割，包含40张眼底图像。评价细小血管的分割能力。
MoNuSeg：细胞核分割，包含多器官组织病理学图像。评价对微小、密集且形态各异目标的区分能力。
BraTS：脑胶质瘤MRI分割，包含多模态MRI数据。评价对复杂、边界模糊的大目标（如肿瘤核心、增强区域）的分割能力。
评价指标：采用Dice相似系数、Jaccard指数、95%豪斯多夫距离、灵敏度/召回率、特异性。
对比方法：与U-Net、Attention U-Net、U-Net++、DeepLabv3+、TransUNet等主流模型进行对比。
结果与分析
定量结果：在三个数据集上，本文提出的方法在Dice系数和IoU上均显著优于所有对比模型。特别是在衡量边界准确度的95%豪斯多夫距离指标上，提升尤为明显，证明了该方法在边界分割上的优势。在DRIVE数据集上对小血管的召回率更高，在MoNuSeg上细胞核分割的粘连错误更少。
定性结果：可视化分割结果可见，本文方法预测的边界更加光滑、连续，对于模糊边缘的把握更准确，对小目标的漏检率更低。
消融实验：
仅使用空间域支路：性能与基线U-Net相当。
仅使用频域支路：分割结果缺乏语义连贯性，性能较差。
简单拼接融合：将频域特征与空间域特征在通道维度直接拼接，性能提升有限，且可能引入噪声。
完整模型（包含交互感知模块）：性能达到最佳，验证了交互感知模块的关键作用。
频域滤波可视化：可视化学习到的频域权重图 (W)，可以发现模型确实学会了增强与血管边缘、细胞边界相关的高频成分，同时抑制了均匀区域对应的低频和部分噪声高频。
五、 结论与展望
本文提出了一种新颖的基于空间频域交互感知的医学图像分割网络。通过并行处理空间域和频域信息，并设计双向的跨域交互感知机制，实现了语义上下文与细节纹理的深度互补与协同增强。实验证明，该方法能有效提升分割精度，特别是在复杂边界和微小目标的分割上优势显著。
未来的工作方向包括：探索更高效的频域变换方法（如小波变换）；将交互机制扩展到更多样的医学图像模态（如超声、OCT）；研究如何将该框架应用于更广泛的医学图像分析任务，如分类、检测等。本研究为结合信号处理先验与深度学习进行精准医疗图像分析提供了有价值的探索。