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采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络
1
作者
易见兵
万建辉
+2 位作者
曹锋
李俊
陈鑫
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第18期2846-2860,共15页
结直肠息肉分割能有效辅助医生筛查大肠腺瘤,但息肉分割存在噪声较多、边界区分度不够等问题。针对以上问题,本文设计了一种采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络。首先,本文提出了一种改进的通道分组空间增强模块,以增强骨干...
结直肠息肉分割能有效辅助医生筛查大肠腺瘤,但息肉分割存在噪声较多、边界区分度不够等问题。针对以上问题,本文设计了一种采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络。首先,本文提出了一种改进的通道分组空间增强模块,以增强骨干网络提取的图像特征,从而提高通道和空间位置的相关性。其次,考虑到边界区分度不够,设计了一个级联特征融合网络,以更好地保留边界信息并提高边界区分度,从而提高分割精度。最后,引入了一种双分支混合上采样模块来获取更多的特征细节信息,以实现特征的互补以及捕获更完整有效的特征。在CVC-ClinicDB和Kvasir数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.944,0.920,平均交并比分别为0.900,0.869;而M2SNet算法的平均Dice系数分别为0.922,0.912,平均交并比分别为0.880,0.861。在ETIS-LaribPolypDB,CVC-300和CVC-ColonDB数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.776,0.915,0.782;而M2SNet算法的平均Dice系数分别为0.749,0.903,0.758。实验结果表明本文算法的分割精度较高,泛化能力较强。
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关键词
多尺度息肉分割
通道分组空间增强
边界特征增强
级联特征融合
双分支上采样
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职称材料
题名
采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络
1
作者
易见兵
万建辉
曹锋
李俊
陈鑫
机构
江西理工大学信息工程学院
多维智能感知与控制江西省重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第18期2846-2860,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62066018,No.62366017)
江西省自然科学基金资助项目(No.20181BAB202004)
江西省研究生创新专项资金资助(No.YC2023-S662)。
文摘
结直肠息肉分割能有效辅助医生筛查大肠腺瘤,但息肉分割存在噪声较多、边界区分度不够等问题。针对以上问题,本文设计了一种采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络。首先,本文提出了一种改进的通道分组空间增强模块,以增强骨干网络提取的图像特征,从而提高通道和空间位置的相关性。其次,考虑到边界区分度不够,设计了一个级联特征融合网络,以更好地保留边界信息并提高边界区分度,从而提高分割精度。最后,引入了一种双分支混合上采样模块来获取更多的特征细节信息,以实现特征的互补以及捕获更完整有效的特征。在CVC-ClinicDB和Kvasir数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.944,0.920,平均交并比分别为0.900,0.869;而M2SNet算法的平均Dice系数分别为0.922,0.912,平均交并比分别为0.880,0.861。在ETIS-LaribPolypDB,CVC-300和CVC-ColonDB数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.776,0.915,0.782;而M2SNet算法的平均Dice系数分别为0.749,0.903,0.758。实验结果表明本文算法的分割精度较高,泛化能力较强。
关键词
多尺度息肉分割
通道分组空间增强
边界特征增强
级联特征融合
双分支上采样
Keywords
multi-scale polyp segmentation
channel group spatial enhancement
boundary feature enhancement
cascade feature fusion
dual-branch upsampling
分类号
TP391 [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
采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络
易见兵
万建辉
曹锋
李俊
陈鑫
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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