融合PVTv2和多尺度边界聚合的结直肠息肉分割算法

作     者：梁礼明 何安军 董信 李仁杰 盛校棋 Liang Liming;He Anjun;Dong Xin;Li Renjie;Sheng Xiaoqi

作者机构：江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000 华南理工大学计算机科学和工程学院广州510000 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51365017,61463018) 江西省自然科学基金面上项目(20192BAB205084) 江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ170491) 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2023年第40卷第5期

页      码：1553-1558页

摘      要：考虑到结直肠息肉图像中病灶区域和周围粘液存在对比度低、边界模糊和形状不规则等复杂特性,导致现有大部分算法无法实现高精准的分割结直肠息肉。鉴于以上难点,提出一种融合PVTv2和多尺度边界聚合的结直肠息肉分割算法。首先,利用PVTv2逐层提取肠息肉图像中的病灶特征,解决传统卷积神经网络对病灶区域特征提取能力不足的问题;然后,针对网络对复杂病灶区域的空间特征信息表征能力不强的问题,在网络跳跃连接处构建多尺度上下文空间感知模块;其次,设计多尺度挤压适配融合模块聚合不同尺度的特征信息,以减少各个尺度特征的语义差异;最后,为进一步加强边缘细节特征的识别能力,创造性构造残差轴向双边界细化模块。该算法在Kvasir-SEG和CVC-ClinicDB数据集上进行大量实验验证,其相似性系数分别为93.29%和94.52%,平均交并比分别为88.36%和89.88%。实验结果表明,对于复杂的病灶区域以及病灶边界模糊的情况,所提算法在分割精度上均有较大的提升。

主 题 词：结直肠分割 PVTv2 上下文空间感知 挤压适配融合 残差轴向双边界细化 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0441

馆 藏 号：203121408...