结合残差和级联部分解码器的结肠息肉分割方法
胡佳恒1
莫娟2
1.内蒙古科技大学信息工程学院 内蒙古包头 0140102.内蒙古科技大学理学院 内蒙古包头 014010
摘要：结肠息肉检测是结肠癌的重要防治手段,基于深度学习的结肠息肉分割是近年来的研究热点.由于以往的结肠息肉分割模型在分割息肉时还存在分割不精确以及息肉边界分割不清晰的问题,使得息肉分割极具挑战.基于此提出了 一种基于编码-解码结构的结肠息肉分割方法,将残差网络作为编码器结构,增加网络深度,提高模型的准确率.添加一种上下文结构来融合多尺度特征,扩大模型的感受野.将解码部分改为级联的方式,提高模型精度;采用部分解码器,舍弃低级特征,保留高级特征,提高模型运算速度.采用整体注意力模块来进一步突出整个息肉对象,改善息肉边界分割不精确的问题.在公开数据集 CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB 上分别得到 了 的 94.1％与 78.5％的 mDice 系数和 90.8％与 73.3％的mIoU系数,结果要优于现有的大部分息肉分割模型.
关键词：深度学习医学图像图像分割息肉检测
资助基金：内蒙古自治区自然科学基金项目(2022MS06015)内蒙古自治区自然科学基金项目(2018MS06002)内蒙古自治区自然科学基金项目(2020MS06010)内蒙古自治区自然科学基金项目(2021LHMS06005)内蒙古自治区自然科学基金项目(2022MS07010)
论文发表日期：2023-08-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 47-51 )