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糖尿病足溃疡（DFU）严重威胁患者健康，现有自动分割技术存在诸多问题。研究人员提出 DFU-FuzzyLiteUNet 模型，在多数据集评估中表现优异，Dice 系数达 91.6% 。该模型为 DFU 诊断提供新方案，推动医疗影像分析发展。
在糖尿病的众多并发症里，糖尿病足溃疡（Diabetic Foot Ulcers，DFU）堪称最为严重的并发症之一。长期的高血糖就像一颗隐藏的定时炸弹，在悄无声息中为神经营造出有毒的环境，致使足部缺氧，再加上代谢紊乱、免疫功能下降、神经病变和血管病变等 “帮凶” 的联合作用，DFU 的病情不断恶化，从小小的伤口逐渐发展成可能导致截肢甚至死亡的严重创伤。准确测量伤口面积并实现早期检测，对于追踪 DFU 的愈合进程、及时规划干预措施至关重要，这就像是为这场与病魔的战斗找准了关键的突破口。
随着深度学习技术的蓬勃发展，医疗图像自动分割技术应运而生，它就像一位不知疲倦的 “智能医生助手”，能够自动识别并勾勒出医学图像中溃疡的边界。然而，这个 “助手” 目前还存在不少 “短板”。比如，分割结果常常出现偏差，导致边界区域不准确，把不该算进去的背景也误判了；有些图像因为光照不均匀、噪声干扰或者存在伪影，使得分割效果大打折扣；不规则伤口的边缘很难被精准检测到；模型还容易 “记混”，在不同数据集上表现不稳定，而且可视化的伤口面积分割有时也不够精确。另外，复杂的模型架构带来了高昂的计算成本，就像一辆 “油老虎” 汽车，消耗着大量资源。
面对这些难题，来自未知研究机构的研究人员挺身而出，开展了一项旨在创新糖尿病足溃疡图像分割技术的研究。他们提出了一种名为 DFU-FuzzyLiteUNet 的轻量级图像分割模型，就像是为解决这些问题量身打造的 “神奇钥匙”。经过在 FUSC 2021、DFUC 2022 等公共数据集以及专业医学人员标注的数据集上的严格评估，该模型展现出了卓越的性能，在 FUSC 2021 测试数据上的 Dice 系数高达 91.6%，比之前的最佳模型提升了 3.83% ，这一成果意义非凡，为糖尿病足溃疡的精准诊断和治疗提供了有力支持，在临床应用领域展现出巨大的潜力。这一研究成果发表在《Biomedical Signal Processing and Control》上。
研究人员为开展此项研究，主要运用了以下关键技术方法：基于 Python 编程语言在 Google Collaboratory 平台上进行模型搭建与训练。实验使用了 A100 GPU 加速器和特定规格的计算机硬件环境。同时，对不同数据集的输入图像进行了相应尺寸的调整，如 FUSC 2012 数据集图像被调整为 224×224 像素，DFUC2022 图像被调整为 320×240 像素。
研究结果
- 模型架构优化：在 Mobile U-Net 架构（基线）的基础上，研究人员进行了一系列巧妙的改进。他们在编码器部分的最大池化之后，将模糊 Sigmoid（Fuzzy Sigmoid）和 ReLU 激活函数相结合，打造出了模糊编码器模块（Fuzzy Encoder Block，FEB）。这种独特的设计就像给模型安装了一个 “智能筛选器”，能够更有效地处理糖尿病足溃疡图像特征中的异质性和不确定性，让模型在面对复杂图像时也能精准地捕捉关键信息。
- 全局特征捕捉：在 FEB 之后，研究人员引入了平滑 Transformer 模块（Smooth Transformer Block）。这一模块就像模型的 “全局视野增强器”，通过它的自我注意力机制，能够轻松捕捉到特征之间的全局关系，这些关系对于图像分割至关重要。它可以让模型从更宏观的角度去理解图像中伤口的分布模式、大小和形状等特征，从而提高分割的准确性。
- 注意力门模块提升性能：在解码器中，研究人员添加了注意力门模块。这个模块就像是模型的 “精准导航仪”，在处理图像重建所需的重要特征时，它能够优化跳跃连接功能，确保只有真正相关的特征被传递，避免了无关信息的干扰，进一步提升了模型的分割性能。
- 模型性能评估：研究人员在多个数据集上对 DFU-FuzzyLiteUNet 模型进行了全面评估。在 FUSC 2021 测试数据上，模型的 Dice 系数达到了 91.6%，相较于之前的最佳模型有了显著提升。此外，模型的计算量仅为 2.16 G FLOPS，模型大小为 2.35 MB，参数数量为 615 K，与之前的研究相比，计算量减少了 55.92%，这表明该模型在保持高性能的同时，还具备轻量化的优势，就像一位既武艺高强又身轻如燕的 “武林高手”。通过特征图可视化，研究人员进一步验证了模型强大的相关分割特征提取能力，为其在临床应用中的可行性提供了有力证据。
研究结论和讨论
研究人员成功开发出的 DFU-FuzzyLiteUNet 模型，巧妙地整合了基于模糊逻辑的激活函数、注意力门和 Smooth Transformer 模块等创新元素，这些元素就像紧密咬合的齿轮，共同推动着模型性能的提升。该模型在多个数据集上展现出的卓越表现，不仅证明了其在糖尿病足溃疡图像分割方面的准确性和高效性，还为未来医疗影像分析领域的发展提供了新的思路和方向。
从临床应用角度来看，这一模型有望成为医生诊断糖尿病足溃疡的得力助手，帮助医生更快速、准确地判断病情，为患者制定更精准的治疗方案，从而有效降低糖尿病足溃疡患者的截肢风险，提高患者的生活质量。从学术研究层面来说，该模型的成功开发为深度学习在医疗图像分割领域的应用开辟了新的路径，激励更多研究人员探索如何将不同的技术融合，以解决复杂的医学问题。然而，研究也存在一定的局限性，例如模型在面对极端复杂的图像情况时，性能可能还需要进一步提升。未来的研究可以朝着进一步优化模型结构、提高模型泛化能力的方向展开，以推动糖尿病足溃疡诊断技术的不断进步，让更多患者受益。
