HWAFormer：一种用于医学图像超分辨率处理的混合窗口注意力变换器

《Digital Signal Processing》：HWAFormer: A hybrid window attention transformer for medical image super-resolution

医疗图像超分辨率研究提出HWAFormer模型，融合三角形-矩形混合窗口注意力提升细节感知，设计选择性通道-空间注意力增强抗噪能力，自适应窗口融合机制优化多尺度特征融合，实验验证其在CT图像数据集上性能优越。

　　近年来，随着人工智能技术的快速发展，医学图像处理领域迎来了诸多突破。医学图像超分辨率（Super-Resolution, SR）技术作为其中的重要分支，正逐步改变传统医学影像分析的方式。医学图像超分辨率的目标是通过算法提升医学图像的空间分辨率，从而更清晰地展现微观结构和病变特征，为临床诊断提供更为精确的信息支持。然而，尽管医学图像超分辨率在自然图像处理中已经取得了显著成果，但在医学图像领域仍然面临诸多挑战，这些挑战不仅限制了技术的应用范围，也对临床诊断的准确性提出了更高的要求。

医学图像与自然图像在成像原理和应用场景上存在本质差异。医学图像通常具有复杂的背景信息、较高的噪声水平，以及病变区域特征较为微弱、边界模糊等特性。这些特点使得传统图像处理方法在医学图像中难以发挥其应有的作用。例如，传统的插值方法虽然计算简单，但往往无法有效恢复图像的细节结构，导致在医学影像分析中出现信息丢失。而基于浅层学习的方法虽然在一定程度上能够处理图像的局部细节，但其全局建模能力较弱，难以捕捉医学图像中不同解剖区域之间的复杂关联。

因此，为了提升医学图像超分辨率的性能，研究者们开始探索基于深度学习的方法。深度学习方法能够从医学图像中学习到丰富的隐藏特征和复杂的结构模式，从而在病变区域识别和结构分析方面表现出色。然而，现有的深度学习方法在医学图像超分辨率任务中仍然存在一些问题。首先，传统方法在处理医学图像时，往往难以有效融合局部细节与全局上下文信息，导致在病变区域的表达能力不足。其次，在面对高噪声和复杂背景时，现有方法在鲁棒性和显著特征表达方面表现不佳，影响了其在医学图像中的实际应用效果。

针对上述问题，近年来Transformer架构在医学图像处理中的应用逐渐增多。Transformer作为一种基于自注意力机制的模型，突破了传统卷积神经网络（CNNs）在局部感受野上的限制，展现出在全局特征表示和上下文信息整合方面的独特优势。医学影像分析中，准确的诊断往往依赖于不同解剖区域之间的复杂和微妙关联。Transformer的全局建模能力使其能够有效捕捉跨区域依赖关系，从而提升病变定位和结构分析的准确性。然而，尽管Transformer在医学图像处理中表现良好，其在医学图像超分辨率任务中仍然存在一些挑战。一方面，现有方法在关键特征提取方面存在不足，难以充分关注病变区域和重要的解剖结构；另一方面，通道注意力机制缺乏对医学图像独特模态特性的适应性，空间注意力在细节恢复与噪声抑制之间的平衡也需要进一步优化。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于混合窗口注意力机制的Transformer模型，命名为HWAFormer。该模型通过引入一种新颖的三角-矩形混合窗口注意力机制，有效增强了对方向敏感结构特征的感知能力。此外，我们设计了选择性通道-空间注意力（Selective Channel-Spatial Attention, SCSA）模块和自适应窗口融合机制（Adaptive Window Fusion Mechanism, AWFM），以提升对长距离依赖关系的建模能力和多尺度特征的融合效果。HWAFormer的这些设计显著提升了模型在噪声环境下的鲁棒性，并在细节结构恢复方面表现出色，从而实现了更好的临床适应性。

HWAFormer的核心思想在于结合三角窗口和矩形窗口的注意力机制，以实现对医学图像中不同尺度和方向的特征进行更全面的捕捉。三角窗口注意力机制能够更有效地识别方向敏感的结构特征，例如血管分叉和病变边界，而矩形窗口注意力机制则能够捕捉更复杂的细节和几何结构。这种混合注意力机制不仅提升了模型对局部特征的感知能力，还增强了其对全局结构的建模效果，从而在医学图像超分辨率任务中取得了更好的性能。

在模型设计方面，我们进一步引入了选择性通道-空间注意力机制（SCSA）。该机制通过整合多尺度共享卷积和动态通道校准，能够更有效地捕捉医学图像中的微观结构特征，并在高噪声和复杂背景条件下保持较高的鲁棒性。SCSA模块不仅提升了模型对关键特征的提取能力，还增强了其对不同尺度特征的融合效果，从而在医学图像超分辨率任务中实现了更精确的结构恢复。

此外，我们还设计了自适应窗口融合机制（AWFM），以实现多尺度特征的高效融合。AWFM利用动态窗口划分和跨窗口特征传播，能够捕捉全局上下文信息，并在多个尺度上准确融合局部和全局特征。这种机制不仅提升了模型的全局建模能力，还增强了其对不同尺度特征的处理效果，从而在医学图像超分辨率任务中取得了更好的性能。

为了验证HWAFormer在医学图像超分辨率任务中的有效性，我们进行了广泛的实验。实验数据来源于两个公开的医学图像数据集：3D-IRCADB和PANCREAS。这两个数据集包含了大量医学图像，涵盖了不同的疾病类型和影像模态，为模型的训练和测试提供了丰富的数据支持。通过在这些数据集上的实验，我们验证了HWAFormer在医学图像超分辨率任务中的优越性能，特别是在细节恢复和噪声抑制方面表现出色。

实验结果表明，HWAFormer在医学图像超分辨率任务中不仅在定性评估中表现出色，还在定量评估中取得了显著成果。这表明HWAFormer在医学图像处理中的应用潜力巨大。此外，HWAFormer在高噪声和复杂背景条件下的鲁棒性也得到了验证，证明了其在实际医学影像分析中的适用性。这些实验结果为HWAFormer在医学图像超分辨率领域的应用提供了有力支持，并为进一步的研究奠定了基础。

总的来说，HWAFormer的提出为医学图像超分辨率任务提供了一种新的解决方案。通过引入三角-矩形混合窗口注意力机制、选择性通道-空间注意力机制和自适应窗口融合机制，HWAFormer在提升医学图像分辨率的同时，有效增强了对微观结构和病变特征的表达能力。这些设计不仅解决了现有方法在医学图像超分辨率任务中的不足，还提升了模型在复杂环境下的鲁棒性，为医学影像分析提供了更精确、更可靠的工具。未来，随着医学图像处理技术的不断发展，HWAFormer有望在更多医学应用场景中发挥重要作用，为临床诊断和治疗提供更有力的支持。