UNet 改进(38)：融合多尺度输入与可变形卷积、门控特征融合的医学图像Unet分割网络

在医学图像分析领域，图像分割是一项基础而关键的任务，它直接影响着疾病诊断和治疗计划的准确性。传统UNet架构虽然在这一领域表现出色，但仍存在一些局限性。本文将详细介绍一种改进版的UNet架构，它通过引入多尺度输入处理、可变形卷积和门控特征融合机制，显著提升了模型性能。

架构概览

这个改进版UNet保留了经典UNet的编码器-解码器结构，但在多个关键组件上进行了创新：

1. 多尺度输入处理：在网络的初始阶段同时处理原始分辨率图像和下采样版本

2. 可变形卷积：使卷积核能够自适应调整感受野形状

3. 门控特征融合：在跳跃连接处实现更智能的特征组合

这些改进使网络能够更好地捕捉医学图像中常见的复杂结构和形状变化。

核心组件详解

1. 多尺度输入模块

class MultiScaleInput(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super().__init__()self.conv_original = Do