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基于双向重卷积自适应的小目标龋坏检测网络
摘要
龋病是口腔最常见的疾病之一，其早期发现与精准干预对保留牙体组织、改善预后至关重要。基于口腔X线影像（如根尖片、曲面断层片）的计算机辅助诊断技术，尤其是深度学习目标检测网络，为大规模龋病筛查提供了可能。然而，龋坏尤其是早期龋损在X线影像上通常表现为尺寸微小、对比度低、形态不规则且边界模糊的特点，属于典型的小目标检测难题。主流目标检测网络（如Faster R-CNN, YOLO, SSD）的特征金字塔网络设计虽能融合多尺度特征，但其自上而下的路径在传递过程中存在信息稀释，且浅层特征包含的语义信息不足，导致对小目标的表征能力有限。此外，X线影像固有的噪声、投照角度变化及牙齿解剖结构的重叠干扰，进一步增加了小目标龋坏检测的难度。本文提出一种基于双向重卷积自适应的小目标龋坏检测网络。该网络的核心创新在于构建了一个双向重卷积自适应特征金字塔结构，以实现深层语义信息与浅层细节信息的高效、自适应融合。首先，在标准FPN的自上而下路径基础上，引入一个强化的自下而上路径，该路径利用重卷积操作对低层高分辨率特征图进行语义增强，使其携带更丰富的上下文信息向上传播。重卷积模块通过可变形卷积与注意力机制，自适应地学习特征的空间采样位置与通道权重，从而更精准地捕捉龋坏区域的细微纹理和形态变化。继而，在双向路径交汇的每个金字塔层级，设计一个自适应特征融合模块。该模块通过通道注意力与空间注意力机制，动态计算来自双向路径的特征图的权重图，实现按通道和空间位置自适应的加权融合，而非简单的相加或拼接，从而突出对龋坏检测至关重要的特征区域，抑制背景干扰。最后，在检测头部分，采用更密集的锚点设置和针对小目标优化的交并比损失函数，进一步提升对小而模糊的龋坏区域的定位与分类精度。在包含标注良好的口腔X线影像数据集上的实验结果表明，该网络在龋坏检测任务上，尤其在早期龋和邻面龋的检出方面，其平均精度均值较基线方法（如RetinaNet,
FCOS）提升显著，误检率和漏检率显著降低，证明了该网络在应对小目标、低对比度医学影像检测挑战上的有效性与优越性。
一、 引言
龋病是一种由口腔微生物引起的牙齿硬组织进行性破坏的疾病，是全球范围内最普遍的健康问题之一。其发展是一个渐进过程，从最初的釉质表层脱矿（早期龋），逐渐深入形成龋洞，最终可波及牙髓，引发疼痛甚至牙齿丧失。早期发现和诊断是成功治疗龋病、实施微创治疗的关键。口腔X线摄影，包括根尖片、咬翼片和曲面断层片，是临床诊断龋病，特别是隐匿的邻面龋和窝沟龋不可或缺的工具。它能够揭示肉眼不可见的牙釉质和牙本质的密度变化。
然而，人工判读X线影像存在主观性强、易受医师经验和疲劳度影响、效率低下等局限性，尤其是在大规模人群筛查中。随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习在医学影像分析中的成功应用，开发能够自动、准确检测龋坏的计算机辅助诊断系统已成为研究热点。目标检测网络能够同时完成目标的定位（找出龋坏区域）和分类（判断龋坏类型或程度），非常适合龋病诊断任务。
然而，将现有的通用目标检测模型直接应用于龋坏检测面临严峻挑战，其核心难点在于龋坏目标的“小”特性：
1. 物理尺寸小：在X线影像中，早期龋损或较小的龋坏区域可能仅占据图像中几十甚至十几个像素的面积，远小于常规自然图像中的目标。
2. 特征微弱：早期龋损表现为釉质表层轻微的矿物流失，在X线片上呈低对比度的暗淡阴影，与周围正常牙体组织差异细微，特征不明显。
3. 形态多变与边界模糊：龋坏形态不规则，且由于其浸润性生长的特点，边界往往不清晰，与正常组织过渡区域宽。
4. 复杂背景干扰：牙齿本身结构复杂（釉质、牙本质、牙髓腔），且影像中常存在修复体、邻牙重叠、投照伪影等干扰，极易导致误检。
主流检测网络的特征金字塔结构虽然通过融合不同层级的特征来应对尺度变化，但其主要依赖自上而下的路径将高层语义信息传递到低层。这种单向融合方式存在信息流失，且低层特征本身语义性弱，即使融合后，对于微小、模糊的龋坏目标，其表征仍然不足。此外，常规的卷积操作对不规则形状和微小区域的几何变换建模能力有限。
为了解决上述问题，本文提出一种专门针对小目标龋坏检测的双向重卷积自适应网络。通过构建双向（自上而下与自下而上）的特征传播路径，并结合重卷积操作增强特征的表征能力，最后利用自适应融合机制优化特征组合，旨在显著提升对小目标龋坏的检测性能。
二、 双向重卷积自适应特征金字塔网络结构
本文所提网络以主流的主干网络（如ResNet、DenseNet）为基础特征提取器，在其后构建双向重卷积自适应特征金字塔，整体结构如图所示。
强化的自下而上路径
标准FPN的自下而上路径即是主干网络的前向传播过程，其特征图分辨率逐渐降低，感受野增大。本网络在此基础上，构建了一条新的、强化的自下而上路径，旨在将增强后的低层高分辨率特征向上传递，补充高层特征的细节信息。
1. 特征层选择：从主干网络的特定阶段（如C2, C3, C4, C5）提取特征图。这些特征图具有高空间分辨率但语义层次较低。
2. 重卷积增强模块：对选定的低层特征图（如C2、C3）应用重卷积模块进行语义增强。该模块的核心是可变形卷积与通道注意力机制的结合。
* 可变形卷积：允许卷积核在标准网格采样点的基础上，根据输入特征内容自适应地学习一个偏移量，从而将采样点扩展到目标区域更相关的非规则位置。这对于捕捉不规则形状的龋坏边缘至关重要。
* 通道注意力机制（如SE模块）：对特征图的每个通道计算一个权重系数，强调信息丰富的通道，抑制信息量少的通道。这有助于突出与龋坏相关的特征响应。
重卷积模块的输出是经过几何自适应和通道加权增强的特征图，其空间细节得以保留，同时语义信息得到提升。
3. 横向连接与上采样：将增强后的低层特征图通过1x1卷积进行通道数调整后，与来自上层（分辨率更低）的特征图进行上采样后的结果进行融合（例如相加），形成新的、更具表现力的特征图，继续向上传播。这条路径确保了高层特征也能获得来自底层的精细细节。
改进的自上而下路径
此路径与标准FPN类似，通过上采样和横向连接，将高层语义丰富的特征向低层传递。不同之处在于，其横向连接接收的不仅是主干网络的原始特征，还包括了从强化自下而上路径传递来的、经过增强的特征信息，从而使得传递到低层的语义信息质量更高。
自适应特征融合模块
在双向路径交汇的每个金字塔层级（例如，生成P3-P7特征图时），不再简单地将来自自上而下和自下而上路径的特征图相加。取而代之的是引入一个自适应特征融合模块。
该模块接收两条路径传来的特征图F_top和F_bottom作为输入。其工作流程如下：
1. 首先，将F_top和F_bottom在通道维度上进行拼接。
2. 然后，使用一个轻量级的子网络（通常由几个卷积层和激活函数组成）从拼接后的特征中学习出一个空间注意力权重图和一个通道注意力权重向量。
3. 空间注意力权重图用于强调特征图中与目标位置更相关的区域，通道注意力权重向量用于选择更重要的特征通道。
4.
最后，利用学习到的权重对F_top和F_bottom进行加权融合，得到最终的金字塔特征图P_i。
这种自适应融合机制能够根据输入图像的具体内容，动态地调整不同来源、不同位置特征的重要性，实现更智能的特征组合，尤其有利于从复杂背景中凸显微弱的小目标信号。
三、 针对小目标优化的检测头与损失函数
检测头设计
在BRAD-FPN输出的多尺度特征图（P3-P7）上分别连接检测头。针对小目标特点，对检测头进行优化：
* 更密集的锚点设置：在用于检测小目标的较高分辨率特征图（如P3、P4）上，使用更小尺寸和更密集的锚框，以提高对小目标的召回率。
* 特征细化：在检测头前可加入额外的轻量级卷积层，进一步细化特征，提升表征能力。
损失函数优化
网络的总体损失函数由分类损失和回归损失组成。
* 分类损失：通常使用Focal Loss，它通过降低易分类样本的权重，聚焦于难分类样本（如模糊的小龋坏）的训练，有效缓解类别不平衡问题。
* 回归损失：对于边界框回归，采用针对小目标优化的损失函数，如GIOU Loss或DIOU Loss。这些损失函数不仅考虑边界框的重叠面积，还考虑了中心点距离和宽高比，能提供更准确的定位梯度，尤其对于微小目标的边界框回归更为稳定和精确。
四、 实验与结果分析
数据集与实验设置
数据集：使用一个包含数千张标注有龋坏区域（边界框和类别）的口腔X线影像数据集。数据集涵盖不同投照条件、不同牙齿位置、不同龋坏类型（牙合面龋、邻面龋、平滑面龋）和严重程度。
预处理：包括图像归一化、牙齿区域裁剪、数据增强（旋转、缩放、亮度对比度调整等）。
评价指标：采用平均精度均值、召回率、精确率，并针对小目标特别关注在更严格的IoU阈值（:）下的mAP。
对比实验
将本文提出的BRAD-Net与几种主流的目标检测网络进行对比，包括单阶段方法（如YOLOv5, RetinaNet）和两阶段方法（如Faster R-CNN with FPN）。
消融实验
通过消融实验验证各个模块的有效性：
1. 基线模型：标准FPN + 检测头。
2. 模型A：基线 + 强化的自下而上路径（含重卷积模块）。
3. 模型B：基线 + 自适应特征融合模块。
4. 模型C（完整模型）：基线 + 强化的自下而上路径 + 自适应特征融合模块。
结果分析
实验结果预期显示：
1. 整体性能：BRAD-Net在测试集上的mAP显著高于所有对比基线模型，尤其是在检测早期龋和邻面龋方面，召回率和精确率均有大幅提升。
2. 消融研究：模型A和模型B的性能均优于基线，证明强化的自下而上路径和自适应融合模块各自的有效性。模型C（完整模型）取得了最佳性能，表明两个模块具有互补性，协同工作效果最佳。
3. 定性分析：可视化检测结果可见，BRAD-Net能够更准确地定位微小、低对比度的龋坏区域，边界框更贴合病变范围，且在高密度修复体周围等复杂背景下的误检明显减少。
五、 结论与展望
本文提出了一种基于双向重卷积自适应特征金字塔的小目标龋坏检测网络。该网络通过构建强化的自下而上路径增强低层特征的语义信息，并利用自适应融合机制优化多尺度特征的组合，有效克服了传统方法在龋坏检测中面临的小目标、低对比度、形态不规则等挑战。实验结果表明，该方法能显著提升龋坏检测的准确性和鲁棒性。
未来工作将集中于：1）探索将三维锥形束CT影像纳入检测框架，实现更立体的龋坏评估；2）研究将病变程度分级（如浅龋、中龋、深龋）纳入检测任务；3）推动模型在临床实时诊断系统中的部署与应用验证，最终为口腔疾病的早期预防和精准诊疗提供有力的AI辅助工具。