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。
作者
胡佳恒
莫娟
HU Jiaheng;MO Juan
出处
《信息技术与信息化》
2023年第8期47-51,共5页
Information Technology and Informatization
基金
内蒙古自治区自然科学基金(2022MS06015,2018MS06002,2020MS06010,2021LHMS06005,2022MS07010)。
