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基于多尺度特征信息增强的息肉分割网络
1
作者
唐志翔
禹龙
田生伟
《东北师大学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期95-102,共8页
在医学图像处理中,息肉分割面临息肉形态变异、边界模糊等情况.因此,本文提出通道增强注意力模块(CEAM)与多尺度特征融合模块(MFFM).CEAM强化编码层与解码层特征交互,由学习注意力权重增强特征图相关通道,提升细粒度特征表征能力;MFFM...
在医学图像处理中,息肉分割面临息肉形态变异、边界模糊等情况.因此,本文提出通道增强注意力模块(CEAM)与多尺度特征融合模块(MFFM).CEAM强化编码层与解码层特征交互,由学习注意力权重增强特征图相关通道,提升细粒度特征表征能力;MFFM融合不同扩张率分支特征,同步捕获息肉图像细节与全局信息,适配不同尺寸息肉特征处理.本文在4个公开息肉数据集进行大量实验,结果验证所提出方法的分割效果更佳,性能优异.
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关键词
深度学习
医学图像分割
息肉分割
注意力机制
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题名
基于多尺度特征信息增强的息肉分割网络
1
作者
唐志翔
禹龙
田生伟
机构
新疆大学
软件学院
新疆大学网络信息中心
出处
《东北师大学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期95-102,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62162058)
新疆维吾尔自治区科学技术厅项目(2020E0234)
新疆维吾尔自治区重点研发项目(2021B03001-4).
文摘
在医学图像处理中,息肉分割面临息肉形态变异、边界模糊等情况.因此,本文提出通道增强注意力模块(CEAM)与多尺度特征融合模块(MFFM).CEAM强化编码层与解码层特征交互,由学习注意力权重增强特征图相关通道,提升细粒度特征表征能力;MFFM融合不同扩张率分支特征,同步捕获息肉图像细节与全局信息,适配不同尺寸息肉特征处理.本文在4个公开息肉数据集进行大量实验,结果验证所提出方法的分割效果更佳,性能优异.
关键词
深度学习
医学图像分割
息肉分割
注意力机制
Keywords
deep learning
medical image segmentation
polyp segmentation
attention mechanism
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于多尺度特征信息增强的息肉分割网络
唐志翔
禹龙
田生伟
《东北师大学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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