对Mamba在3D体积医学图像分割中的全面分析

《Pattern Recognition Letters》：A Comprehensive Analysis of Mamba for 3D Volumetric Medical Image Segmentation

提出基于样本选择的少量标注盲图像质量评估框架，通过整合数据分布与模型预测难度的TOPSIS方法筛选新场景代表性样本，结合特征空间相似性选择现有场景可迁移样本，有效缓解过拟合与泛化能力不足问题。

　　盲图像质量评估（Blind Image Quality Assessment, BIQA）是图像处理领域的重要研究方向，尤其在图像恢复、重建和增强等任务中扮演着关键角色。随着深度学习技术的快速发展，基于深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）的BIQA方法在预测精度和泛化能力上取得了显著进展。然而，这些方法在面对新类型的图像失真时，往往表现出一定的局限性。传统的BIQA模型通常依赖大量标注数据进行训练，以确保其在各种图像质量评估任务中保持良好的性能。然而，获取高质量的标注数据是一项耗时、昂贵且繁琐的工作，通常需要多个标注者对每张图像进行评价，并对结果进行平均处理，这不仅增加了成本，也限制了模型在实际应用中的灵活性。

在现实应用中，图像失真类型不断演变，传统的BIQA模型难以适应新的失真情况，这使得模型的泛化能力受到挑战。为了应对这一问题，研究者们开始探索基于少量标注数据的BIQA方法，即所谓的“少标签”BIQA（Few-Label BIQA）。然而，现有的少标签BIQA方法在样本选择和模型训练方面仍存在不足，尤其是在如何有效利用已有场景的数据以及如何提高模型对新场景的适应能力方面。一些方法可能因样本数量不足而无法充分学习图像质量的特征，导致模型在新场景中的表现不佳。此外，现有的方法往往忽视了样本在训练过程中的不同贡献，这不仅影响模型的性能，还可能引发过拟合问题。

为了解决上述问题，本文提出了一种名为Sample-Chosen few-label IQA（SC-IQA）的框架。该框架的核心思想是通过从新场景和现有场景中选择具有代表性和可迁移性的样本，来减少对大量标注数据的依赖，同时提升模型的泛化能力和预测准确性。具体而言，SC-IQA框架分为两个主要阶段：新场景样本选择和现有场景样本选择。在新场景样本选择阶段，我们采用了一种综合考虑数据特性和模型预测难度的方法，通过集成零样本预测和聚类分析，捕捉数据的内在分布特性。同时，我们引入了标准差指标来量化模型预测的难度，从而评估样本对模型训练的贡献。在现有场景样本选择阶段，我们提出了一种双阶段适应策略，包括基于相似度的样本选择机制和非线性质量评分对齐模块。通过这些策略，我们能够在保持模型泛化能力的同时，有效缓解因数据分布偏移和特征空间不匹配而导致的过拟合问题。

在新场景样本选择过程中，我们首先利用Contrastive Language-Image Pretraining（CLIP）模型进行零样本估计，以获取图像的失真分布信息。CLIP模型是一种预训练的多模态模型，能够将图像和文本进行对齐，从而实现对图像内容的语义理解。通过设计五组提示对，我们能够对图像的失真情况进行分类和估计。这一过程不仅能够捕捉图像的内在特征，还能够帮助我们识别那些在失真分布上具有代表性的图像。接下来，我们采用K-means++聚类算法对图像进行聚类分析，计算每张图像与其对应聚类中心之间的距离。距离越短，说明该图像在该聚类中的代表性越强，因此更有可能成为训练模型的关键样本。此外，我们还考虑了模型的预测难度，通过在模型参数上应用Dropout技术，计算预测结果的标准差，从而评估样本对模型训练的贡献。标准差越高，说明模型对该样本的预测越不稳定，表明该样本对模型的学习过程具有更高的价值。

在现有场景样本选择阶段，我们通过计算图像在特征空间中的相似度，选择那些能够有效迁移至新场景的样本。具体来说，我们采用余弦相似度作为衡量样本相似性的指标，通过比较新场景样本与现有场景样本在特征空间中的距离，识别出具有相似特征的图像。这些图像不仅能够丰富新场景的训练数据，还能帮助模型更好地理解不同失真类型的共性特征，从而提高其泛化能力。此外，为了应对新旧场景之间标注不一致的问题，我们引入了一个非线性映射函数，用于对齐新场景和现有场景的图像质量评分。这一映射函数能够有效地消除因标注方式不同而导致的评分偏差，使得模型在训练过程中能够更准确地学习图像质量的评价标准。

SC-IQA框架的创新之处在于，它不仅从数据和模型两个角度出发，还通过综合考虑样本的代表性和迁移性，实现了对训练样本的优化选择。在数据层面，我们利用CLIP模型进行零样本估计，捕捉图像的内在分布特性，从而识别出最具代表性的样本。在模型层面，我们通过标准差指标量化预测难度，评估样本对模型训练的贡献。这两方面的信息被整合到TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）算法中，用于最终的样本选择。TOPSIS算法是一种多属性决策分析方法，能够根据多个指标对样本进行排序和筛选，从而确保所选样本在数据和模型两个维度上都具有较高的价值。

在现有场景样本选择过程中，我们采用了基于相似度的样本选择机制，通过计算图像在特征空间中的相似度，选择那些能够有效迁移至新场景的样本。这一过程不仅能够提高样本的多样性，还能增强模型对新场景的适应能力。同时，我们还引入了非线性质量评分对齐模块，用于对齐新旧场景之间的评分标准，从而减少因评分不一致导致的模型偏差。这一模块的核心思想是通过非线性映射函数，将不同场景下的评分标准进行转换和对齐，使得模型在训练过程中能够更准确地学习图像质量的评价标准。

为了验证SC-IQA框架的有效性，我们在五个BIQA数据集上进行了广泛的实验，包括KonIQ-10k、SPAQ、LIVEC、RBID和CID2013。这些数据集涵盖了多种图像失真类型，如压缩失真、噪声、模糊等，能够全面评估模型在不同场景下的表现。实验结果表明，SC-IQA框架在减少对大量标注数据的依赖的同时，显著提高了模型的预测准确性和泛化能力。此外，与现有的少标签BIQA方法相比，SC-IQA框架在样本选择和模型训练过程中表现出更高的效率和更好的性能。

在实验设计方面，我们首先对每个数据集进行了预处理，包括图像的归一化、标注数据的清洗和标准化。然后，我们使用SC-IQA框架对每个数据集进行训练和评估，比较其在不同场景下的表现。为了确保实验的公平性，我们采用了相同的模型架构和训练参数，仅在样本选择策略上进行了调整。实验结果表明，SC-IQA框架在预测准确性和泛化能力方面均优于现有的少标签BIQA方法。此外，我们还进行了消融实验，以验证各个模块对模型性能的贡献。结果表明，样本选择策略和非线性映射函数对模型性能的提升具有显著影响。

SC-IQA框架的优势在于其样本选择策略的灵活性和有效性。通过综合考虑数据特性和模型预测难度，我们能够更精准地选择出具有代表性和迁移性的样本，从而提高模型的训练效率和预测性能。此外，非线性映射函数的应用使得模型能够更好地对齐不同场景下的评分标准，减少了因标注不一致导致的误差。这些改进不仅提升了模型的泛化能力，还降低了对大量标注数据的依赖，使得少标签BIQA方法在实际应用中更具可行性。

在实际应用中，SC-IQA框架可以广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。例如，在图像恢复和重建任务中，模型需要能够准确评估输入图像的质量，以指导后续的处理步骤。在医疗影像分析中，模型可能需要处理来自不同医院或设备的图像，这些图像的失真类型和质量标准可能有所不同。通过SC-IQA框架，模型可以在较少的标注数据下，快速适应新的图像场景，提高其在实际应用中的表现。此外，在资源受限的环境中，如移动设备或嵌入式系统，SC-IQA框架可以显著减少对标注数据的需求，从而降低计算成本和存储需求。

总之，SC-IQA框架为少标签BIQA方法提供了一种新的思路和解决方案。通过综合考虑数据和模型两个方面的信息，我们能够更有效地选择训练样本，提高模型的泛化能力和预测准确性。这一框架不仅在理论上具有创新性，还在实际应用中表现出良好的性能。未来，我们计划进一步优化样本选择策略，探索更多有效的模型训练方法，并将其应用于更广泛的图像处理任务中。此外，我们还将研究如何将SC-IQA框架扩展到视频质量评估等领域，以应对更复杂的多媒体数据处理需求。