【即插即用涨点模块】DSConv动态蛇形卷积：自适应聚焦细长弯曲的局部结构特征，助力分割高效提点【附源码+注释】

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《------正文------》

论文信息

论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.08388
源码地址：https://github.com/YaoleiQi/DSCNet

摘要

本文提出了一种针对管状结构（如血管、道路）分割的新框架DSCNet，通过融合拓扑几何约束知识，在特征提取、特征融合和损失约束三阶段增强模型感知能力。主要贡献包括：

1. ​动态蛇形卷积（DSConv）​​：自适应聚焦细长弯曲的局部结构特征（对应挑战1：脆弱局部结构）
2. ​多视角特征融合策略​：通过多形态卷积核模板保留不同全局形态的关键信息（对应挑战2：复杂全局形态）
3. ​拓扑连续性约束损失（TCLoss）​​：基于持续同调理论约束分割结果的拓扑连续性
   实验表明，DSCNet在2D/3D数据集上均优于现有方法。
   

---

方法

1. 动态蛇形卷积（DSConv）

• ​核心思想​：将标准卷积核改造为蛇形路径，通过迭代式偏移累积适应管状结构形态。相比可变形卷积，DSConv通过轴向约束避免感知区域漂移。
• ​实现细节​：
  • X/Y轴方向分别进行坐标线性化（图展示9×9核的变形过程）
  • 使用双线性插值处理分数坐标
    

2. 多视角特征融合

• ​策略流程​：
  1. 生成多组DSConv模板提取不同视角特征
  2. 引入随机丢弃策略减少冗余噪声
  3. 保留最优模板组合用于测试阶段
     

3. 拓扑连续性约束损失

• ​持续同调应用​：
  • 构建持久图（PD）记录拓扑特征（0维/1维同调）的生存周期
  • 采用Hausdorff距离度量预测与真值的拓扑差异
• ​联合损失​：${\mathcal{L}}_{TC}={\mathcal{L}}_{CE}+\sum d_H^{\ast }$

创新点

创新模块	解决痛点	技术亮点
DSConv	细小局部结构易丢失	蛇形路径约束+迭代偏移
多视角融合	复杂形态导致过拟合	随机丢弃的模板组合优化
TCLoss	分割断裂问题	持续同调+异常拓扑惩罚

DSConv的作用

1. ​形态适应性​：

   • 相比可变形卷积（易偏离目标），DSConv严格沿管状结构延伸
   • 通过$\Sigma \Delta$约束实现线性感知

2. ​特征增强​：

   • 热力图显示对管状区域的高响应
   • 在DRIVE数据集上Dice提升1.23%

3. ​跨维度扩展​：

   • 支持3D数据（冠状动脉CTA）的分割，HD降低19.3%

---

总结

1. ​贡献总结​：

   • 提出首个融合几何形态与拓扑约束的管状结构分割框架
   • DSConv和TCLoss可迁移至其他网络（表1中UNet+TCLoss提升${\beta }_0$误差）

2. ​实验验证​：

   • 2D数据集：DRIVE道路分割OF指标提升6%（表2）
   • 3D数据集：冠状动脉RCA分支HD降至5.787（表2）

3. ​未来方向​：

   • 探索其他形态目标的适应性（如神经元分支）
   • 结合更多拓扑不变量（如Betti数高阶约束）

DSConv源码+注释

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import torch
import numpy as np
from torch import nn
import warnings
# 忽略警告信息以清洁输出
warnings.filterwarnings("ignore")"""
This code is mainly the deformation process of our DSConv
"""class DSConv(nn.Module):def __init__(self, in_ch, out_ch, kernel_size, extend_scope, morph, if_offset, device):"""初始化动态蛇形卷积层（Dynamic Snake Convolution）。:param in_ch: 输入通道数。:param out_ch: 输出通道数。:param kernel_size: 卷积核大小。:param extend_scope: 动态调整的最大位移范围。:param morph: 核变形方向，'0' 为沿x轴，'1' 为沿y轴。:param if_offset: 是否启用动态形变。:param device: 运算设备（'cuda' 或 'cpu'）。"""super(DSConv, self).__init__()# 可学习偏移量以实现动态形变self.offset_conv = nn.Conv2d(in_ch, 2 * kernel_size, 3, padding=1)self.bn = nn.BatchNorm2d(2 * kernel_size)self.kernel_size = kernel_size# 针对x轴和y轴形变的卷积操作self.dsc_conv_x = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=(kernel_size, 1), stride=(kernel_size, 1), padding=0)self.dsc_conv_y = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=(1, kernel_size), stride=(1, kernel_size), padding=0)# 分组归一化和ReLU激活函数self.gn = nn.GroupNorm(out_ch // 4, out_ch)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)# 配置设置self.extend_scope = extend_scopeself.morph = morphself.if_offset = if_offsetself.device = devicedef forward(self, f):"""DSConv层的前向传播。:param f: 输入特征图。:return: 变换后的特征图。"""# 计算偏移量并应用批归一化offset = self.offset_conv(f)offset = self.bn(offset)offset = torch.tanh(offset)  # 将偏移量规范化到[-1, 1]范围内# 根据输入形状和设置准备可变形卷积dsc = DSC(f.shape, self.kernel_size, self.extend_scope, self.morph, self.device)deformed_feature = dsc.deform_conv(f, offset, self.if_offset)# 根据形变方向应用卷积if self.morph == 0:x = self.dsc_conv_x(deformed_feature)else:x = self.dsc_conv_y(deformed_feature)# 归一化和激活输出x = self.gn(x)x = self.relu(x)return x# 辅助类处理形变过程
class DSC(object):def __init__(self, input_shape, kernel_size, extend_scope, morph, device):"""初始化用于处理形变的DSC对象。:param input_shape: 输入张量的形状。:param kernel_size: 卷积核大小。:param extend_scope: 形变范围。:param morph: 形变方向。:param device: 运算设备。"""self.num_points = kernel_sizeself.width = input_shape[2]self.height = input_shape[3]self.morph = morphself.device = deviceself.extend_scope = extend_scopeself.num_batch = input_shape[0]self.num_channels = input_shape[1]def _coordinate_map_3D(self, offset, if_offset):"""根据给定的偏移量生成3D坐标映射。:param offset: 卷积层学习到的偏移量。:param if_offset: 是否应用形变的标志。:return: 用于形变的坐标映射。"""# 分解偏移量为x轴和y轴分量y_offset, x_offset = torch.split(offset, self.num_points, dim=1)# 生成y和x的基础网格坐标y_center = torch.arange(0, self.width).repeat(self.height).view(self.height, self.width).permute(1, 0). \repeat(self.num_points, 1, 1).float().unsqueeze(0)x_center = torch.arange(0, self.height).repeat(self.width).view(self.width, self.height).permute(0, 1). \repeat(self.num_points, 1, 1).float().unsqueeze(0)if self.morph == 0:# 沿x轴形变的情况# 初始化网格的y坐标，所有y坐标都为0y = torch.linspace(0, 0, 1)# 初始化网格的x坐标，均匀分布在-kernel_size/2到kernel_size/2之间x = torch.linspace(-int(self.num_points // 2), int(self.num_points // 2), int(self.num_points))# 生成网格坐标y, x = torch.meshgrid(y, x)y_spread = y.reshape(-1, 1)x_spread = x.reshape(-1, 1)# 重复网格坐标以覆盖整个特征图的宽度和高度y_grid = y_spread.repeat([1, self.width * self.height])y_grid = y_grid.reshape([self.num_points, self.width, self.height])y_grid = y_grid.unsqueeze(0)  # 增加批次维度x_grid = x_spread.repeat([1, self.width * self.height])x_grid = x_grid.reshape([self.num_points, self.width, self.height])x_grid = x_grid.unsqueeze(0)  # 增加批次维度# 将基准中心坐标与网格坐标相加以生成新的形变坐标y_new = y_center + y_gridx_new = x_center + x_grid# 复制到每个批次y_new = y_new.repeat(self.num_batch, 1, 1, 1).to(self.device)x_new = x_new.repeat(self.num_batch, 1, 1, 1).to(self.device)# 根据偏移量调整y坐标y_offset_new = y_offset.detach().clone()if if_offset:y_offset = y_offset.permute(1, 0, 2, 3)y_offset_new = y_offset_new.permute(1, 0, 2, 3)center = int(self.num_points // 2)# 中心位置保持不变，其他位置根据偏移量动态调整y_offset_new[center] = 0for index in range(1, center):y_offset_new[center + index] = (y_offset_new[center + index - 1] + y_offset[center + index])y_offset_new[center - index] = (y_offset_new[center - index + 1] + y_offset[center - index])y_offset_new = y_offset_new.permute(1, 0, 2, 3).to(self.device)y_new = y_new.add(y_offset_new.mul(self.extend_scope))# 重塑形变后的坐标以适应下一步操作y_new = y_new.reshape([self.num_batch, self.num_points, 1, self.width, self.height])y_new = y_new.permute(0, 3, 1, 4, 2)y_new = y_new.reshape([self.num_batch, self.num_points * self.width, 1 * self.height])x_new = x_new.reshape([self.num_batch, self.num_points, 1, self.width, self.height])x_new = x_new.permute(0, 3, 1, 4, 2)x_new = x_new.reshape([self.num_batch, self.num_points * self.width, 1 * self.height])return y_new, x_newelse:# 沿y轴形变的情况# 初始化网格的y坐标，均匀分布在-kernel_size/2到kernel_size/2之间y = torch.linspace(-int(self.num_points // 2), int(self.num_points // 2), int(self.num_points))# 初始化网格的x坐标，所有x坐标都为0x = torch.linspace(0, 0, 1)# 生成网格坐标y, x = torch.meshgrid(y, x)y_spread = y.reshape(-1, 1)x_spread = x.reshape(-1, 1)# 重复网格坐标以覆盖整个特征图的宽度和高度y_grid = y_spread.repeat([1, self.width * self.height])y_grid = y_grid.reshape([self.num_points, self.width, self.height])y_grid = y_grid.unsqueeze(0)  # 增加批次维度x_grid = x_spread.repeat([1, self.width * self.height])x_grid = x_grid.reshape([self.num_points, self.width, self.height])x_grid = x_grid.unsqueeze(0)  # 增加批次维度# 将基准中心坐标与网格坐标相加以生成新的形变坐标y_new = y_center + y_gridx_new = x_center + x_grid# 复制到每个批次y_new = y_new.repeat(self.num_batch, 1, 1, 1)x_new = x_new.repeat(self.num_batch, 1, 1, 1)# 将坐标转移到设备上（如GPU）y_new = y_new.to(self.device)x_new = x_new.to(self.device)# 处理x轴偏移量x_offset_new = x_offset.detach().clone()if if_offset:# 调整偏移数据以应用于所有批次和位置x_offset = x_offset.permute(1, 0, 2, 3)x_offset_new = x_offset_new.permute(1, 0, 2, 3)center = int(self.num_points // 2)# 中心位置保持不变，其他位置根据偏移量动态调整x_offset_new[center] = 0for index in range(1, center):x_offset_new[center + index] = (x_offset_new[center + index - 1] + x_offset[center + index])x_offset_new[center - index] = (x_offset_new[center - index + 1] + x_offset[center - index])x_offset_new = x_offset_new.permute(1, 0, 2, 3).to(self.device)x_new = x_new.add(x_offset_new.mul(self.extend_scope))# 重塑形变后的坐标以适应下一步操作y_new = y_new.reshape([self.num_batch, 1, self.num_points, self.width, self.height])y_new = y_new.permute(0, 3, 1, 4, 2)y_new = y_new.reshape([self.num_batch, 1 * self.width, self.num_points * self.height])x_new = x_new.reshape([self.num_batch, 1, self.num_points, self.width, self.height])x_new = x_new.permute(0, 3, 1, 4, 2)x_new = x_new.reshape([self.num_batch, 1 * self.width, self.num_points * self.height])return y_new, x_new"""输入：输入特征图 [N,C,D,W,H]；坐标映射 [N,K*D,K*W,K*H] 输出：[N,1,K*D,K*W,K*H]  形变后的特征图"""def _bilinear_interpolate_3D(self, input_feature, y, x):# 将坐标向量平铺并转换为浮点数y = y.reshape([-1]).float()x = x.reshape([-1]).float()# 定义网格边界zero = torch.zeros([]).int()max_y = self.width - 1max_x = self.height - 1# 计算网格的四个角的坐标y0 = torch.floor(y).int()y1 = y0 + 1x0 = torch.floor(x).int()x1 = x0 + 1# 限制坐标不超过特征图的边界y0 = torch.clamp(y0, zero, max_y)y1 = torch.clamp(y1, zero, max_y)x0 = torch.clamp(x0, zero, max_x)x1 = torch.clamp(x1, zero, max_x)# 展平输入特征图以便进行索引input_feature_flat = input_feature.flatten()input_feature_flat = input_feature_flat.reshape(self.num_batch, self.num_channels, self.width, self.height)input_feature_flat = input_feature_flat.permute(0, 2, 3, 1)input_feature_flat = input_feature_flat.reshape(-1, self.num_channels)dimension = self.height * self.width# 计算每个批次的基准索引base = torch.arange(self.num_batch) * dimensionbase = base.reshape([-1, 1]).float()repeat = torch.ones([self.num_points * self.width * self.height]).unsqueeze(0)repeat = repeat.float()# 将基准索引复制以匹配特征点数量base = torch.matmul(base, repeat)base = base.reshape([-1])base = base.to(self.device)# 计算周围4个点的索引base_y0 = base + y0 * self.heightbase_y1 = base + y1 * self.heightindex_a0 = base_y0 - base + x0index_c0 = base_y0 - base + x1index_a1 = base_y1 - base + x0index_c1 = base_y1 - base + x1# 获取这四个点的值value_a0 = input_feature_flat[index_a0.type(torch.int64)].to(self.device)value_c0 = input_feature_flat[index_c0.type(torch.int64)].to(self.device)value_a1 = input_feature_flat[index_a1.type(torch.int64)].to(self.device)value_c1 = input_feature_flat[index_c1.type(torch.int64)].to(self.device)# 计算插值权重x0_float = x0.float()x1_float = x1.float()y0_float = y0.float()y1_float = y1.float()vol_a0 = ((y1_float - y) * (x1_float - x)).unsqueeze(-1).to(self.device)vol_c0 = ((y1_float - y) * (x - x0_float)).unsqueeze(-1).to(self.device)vol_a1 = ((y - y0_float) * (x1_float - x)).unsqueeze(-1).to(self.device)vol_c1 = ((y - y0_float) * (x - x0_float)).unsqueeze(-1).to(self.device)# 根据权重和四个角的值计算插值结果outputs = (value_a0 * vol_a0 + value_c0 * vol_c0 + value_a1 * vol_a1 + value_c1 * vol_c1)# 重塑输出以匹配输入的形状if self.morph == 0:outputs = outputs.reshape([self.num_batch, self.num_points * self.width, 1 * self.height, self.num_channels])outputs = outputs.permute(0, 3, 1, 2)else:outputs = outputs.reshape([self.num_batch, 1 * self.width, self.num_points * self.height, self.num_channels])outputs = outputs.permute(0, 3, 1, 2)return outputsdef deform_conv(self, input, offset, if_offset):# 获取形变的坐标映射y, x = self._coordinate_map_3D(offset, if_offset)# 应用双线性插值deformed_feature = self._bilinear_interpolate_3D(input, y, x)return deformed_featureif __name__ == '__main__':os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")A = np.random.rand(4, 5, 6, 7)# A = np.ones(shape=(3, 2, 2, 3), dtype=np.float32)# print(A)A = A.astype(dtype=np.float32)A = torch.from_numpy(A)# print(A.shape)conv0 = DSConv(in_ch=5,out_ch=10,kernel_size=15,extend_scope=1,morph=0,if_offset=True,device=device)if torch.cuda.is_available():A = A.to(device)conv0 = conv0.to(device)out = conv0(A)print(out.shape)

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