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动态上下文感知及残差注意力食管癌病变分割
1
作者
丁楠
李小霞
+5 位作者
曹耀丹
毛艳会
何琴
姜坤元
程杰
周颖玥
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第22期257-266,共10页
针对食管早癌及癌前病变区域细粒度分割中出现的类间差异小、类内差异大和边缘模糊等问题,提出一种动态上下文感知残差注意力网络。使用金字塔视觉Transformer v2(pyramid vision transformer v2,PVTv2)作为特征提取网络设计PVT分支,提...
针对食管早癌及癌前病变区域细粒度分割中出现的类间差异小、类内差异大和边缘模糊等问题,提出一种动态上下文感知残差注意力网络。使用金字塔视觉Transformer v2(pyramid vision transformer v2,PVTv2)作为特征提取网络设计PVT分支,提取主要的特征表示,再通过残差块的堆叠设计残差注意力全卷积分支,对细节特征进行补充。在全卷积分支的编码器上设计动态残差注意力特征增强模块,在强化重要特征表示的同时,保留编码器每个阶段的初始图像信息。在PVT分支的解码阶段设计动态上下文特征感知引导模块,利用多尺度特征引导局部与全局信息的动态融合,实现自适应的渐进解码过程,在保留细节信息的同时,加深对全局上下文的理解。分别在自建食管癌数据集,公开数据集Kvasir-SEG、CVC-ClinicDB和ISIC2018上进行验证,实验结果表明,相似系数分别达到了74.92%、95.79%、96.83%和92.89%,优于主流分割网络。
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关键词
医学图像分割
动态注意力
跨尺度特征融合
上下文感知
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职称材料
题名
动态上下文感知及残差注意力食管癌病变分割
1
作者
丁楠
李小霞
曹耀丹
毛艳会
何琴
姜坤元
程杰
周颖玥
机构
西南科技大学信息工程学院
四川省工业自主可控人工智能工程技术研究中心
四川绵阳四〇四医院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第22期257-266,共10页
基金
国家自然科学基金(62071399,62201479)
四川省科技计划重点研发项目(2023YFG0262)。
文摘
针对食管早癌及癌前病变区域细粒度分割中出现的类间差异小、类内差异大和边缘模糊等问题,提出一种动态上下文感知残差注意力网络。使用金字塔视觉Transformer v2(pyramid vision transformer v2,PVTv2)作为特征提取网络设计PVT分支,提取主要的特征表示,再通过残差块的堆叠设计残差注意力全卷积分支,对细节特征进行补充。在全卷积分支的编码器上设计动态残差注意力特征增强模块,在强化重要特征表示的同时,保留编码器每个阶段的初始图像信息。在PVT分支的解码阶段设计动态上下文特征感知引导模块,利用多尺度特征引导局部与全局信息的动态融合,实现自适应的渐进解码过程,在保留细节信息的同时,加深对全局上下文的理解。分别在自建食管癌数据集,公开数据集Kvasir-SEG、CVC-ClinicDB和ISIC2018上进行验证,实验结果表明,相似系数分别达到了74.92%、95.79%、96.83%和92.89%,优于主流分割网络。
关键词
医学图像分割
动态注意力
跨尺度特征融合
上下文感知
Keywords
medical image segmentation
dynamic attention
cross-scale feature fusion
context awareness
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态上下文感知及残差注意力食管癌病变分割
丁楠
李小霞
曹耀丹
毛艳会
何琴
姜坤元
程杰
周颖玥
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
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