针对现有分割方法难以兼顾分割精度和复杂度的问题,提出了一种新型轻量化结直肠息肉图像分割网络MCANet(Mamba and convolutional attention network).该网络的核心在于级联了空间注意力和通道注意力的多尺度卷积注意力模块,通过融合多...针对现有分割方法难以兼顾分割精度和复杂度的问题,提出了一种新型轻量化结直肠息肉图像分割网络MCANet(Mamba and convolutional attention network).该网络的核心在于级联了空间注意力和通道注意力的多尺度卷积注意力模块,通过融合多尺度特征,以缩减浅层和深层特征之间的差距.此外,引入了并行Mamba模块,利用并行化计算的方式提高运算效率.在3个公共数据集上的实验结果表明,所提出的方法在有效性和泛化方面都优于其他先进的方法,使其能够精准地定位结直肠中的异常部分,为临床医师提供关键的决策支持,从而降低了息肉癌变的风险.展开更多
文摘针对现有分割方法难以兼顾分割精度和复杂度的问题,提出了一种新型轻量化结直肠息肉图像分割网络MCANet(Mamba and convolutional attention network).该网络的核心在于级联了空间注意力和通道注意力的多尺度卷积注意力模块,通过融合多尺度特征,以缩减浅层和深层特征之间的差距.此外,引入了并行Mamba模块,利用并行化计算的方式提高运算效率.在3个公共数据集上的实验结果表明,所提出的方法在有效性和泛化方面都优于其他先进的方法,使其能够精准地定位结直肠中的异常部分,为临床医师提供关键的决策支持,从而降低了息肉癌变的风险.
