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(1) 基于改进特征金字塔网络的小目标区域分割模型

小目标区域分割是医学影像分析中的难点问题，以臂丛神经超声影像为代表的小目标区域具有面积小、边界模糊、与周围组织对比度低等特点。传统分割方法在处理此类影像时往往难以准确捕捉目标的细节特征，导致分割精度不足。针对这一问题，本研究在特征金字塔网络的基础上进行深度改进，构建了一种专门针对小目标区域的分割模型。该模型的核心设计理念在于充分利用多尺度特征信息，通过不同层级特征的融合来增强对小目标的感知能力。在特征提取阶段，模型采用多尺度特征提取模块，该模块能够同时捕获不同感受野范围内的图像特征，使网络能够感知从局部纹理到全局语义的多层次信息。这种设计对于小目标分割尤为重要，因为小目标的识别既需要精细的局部特征来确定边界，又需要足够的上下文信息来区分目标与背景。在特征融合阶段，本研究对传统的特征金字塔结构进行了改进，设计了双向特征金字塔网络结构。传统特征金字塔仅包含自顶向下的特征传递路径，高层语义特征向低层传递的过程中可能存在信息损失。双向结构则在此基础上增加了自底向上的特征增强路径，使得低层的细节特征能够与高层的语义特征进行更充分的交互。这种双向融合机制能够有效保留小目标的边界细节，同时保证分割结果的语义一致性。在预测阶段，模型利用改进后的双向特征金字塔结构输出多尺度预测结果，并通过特定的融合策略得到最终的分割掩膜。实验结果表明，该模型在公开数据集上取得了显著的性能提升，证明了所提方法在小目标医学影像分割任务中的有效性和优越性。

(2) 基于金字塔注意力网络的大目标不规则区域分割模型

与小目标分割不同，以乳腺超声影像为代表的大目标不规则区域分割面临着另一类挑战。乳腺肿块等病灶区域通常具有形态多变、边界不规则、内部回声不均匀等特点，这要求分割模型具有更强的特征表达能力和形状适应能力。针对这些特点，本研究提出了一种基于金字塔注意力网络的改进分割模型。该模型的设计核心在于将注意力机制与多尺度特征提取相结合，以应对大目标区域的复杂性和多样性。在模型架构方面，本研究以金字塔注意力网络作为基础框架，并在此基础上进行了针对性改进。首先，在网络中引入了精心设计的注意力模块，该模块能够自适应地学习不同空间位置和通道的重要性权重，使网络能够聚焦于病灶区域的关键特征，同时抑制背景噪声的干扰。注意力机制的引入对于超声影像分割尤为重要，因为超声影像中存在大量的斑点噪声和伪影，注意力模块能够帮助网络有效过滤这些干扰因素。其次，本研究设计了多尺度感受野特征提取策略，通过并行使用多个不同膨胀率的卷积核来获取不同尺度的上下文信息。这种设计使得网络能够同时感知局部细节和全局结构，从而更好地处理形态各异的大目标区域。多尺度感受野的设计还能够帮助网络适应不同大小的病灶，提高模型的泛化能力。在损失函数设计方面，本研究采用了组合损失策略，同时考虑像素级准确性和区域级一致性，以确保分割结果既能准确定位病灶边界，又能保证分割区域的完整性。通过在多个公开数据集上的大量实验验证，该模型在处理乳腺超声等大目标不规则区域分割任务时表现出色，相较于现有先进方法具有明显的性能优势。

(3) 基于生成对抗网络的超声影像超分辨率重建方法

平面波超声成像虽然具有成像速度快的优势，但成像质量相对较差，存在对比度低、清晰度不足、边缘细节模糊等问题。这些图像质量问题不仅增加了医师诊断的难度，也会影响后续分割算法的性能。为解决这一问题，本研究提出了面向超声影像的超分辨率重建方法。该方法基于生成对抗网络架构，通过深度学习技术实现对低质量超声影像的增强重建。在生成器网络设计方面，本研究采用了带有注意力机制的全尺度跳跃连接U型网络结构。全尺度跳跃连接能够建立编码器各层与解码器各层之间的密集连接，使得不同层级的特征信息能够充分交互，有效缓解了深层网络中的信息丢失问题。注意力机制的引入则使生成器能够自适应地关注图像中的重要结构信息，在重建过程中保留关键的解剖细节。这种设计使得生成器能够输出既保持原始结构信息又具有增强视觉效果的高质量影像。

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