基于双编码特征提取路径的舌体分割方法

作     者：封晓燕 田琪 徐云峰 丛金玉 刘坤孟 王苹苹 魏本征 FENG Xiaoyan;TIAN Qi;XU Yunfeng;CONG Jinyu;LIU Kunmeng;WANG Pingping;WEI Benzheng

作者机构：山东中医药大学青岛中医药科学院青岛266112 山东中医药大学医学人工智能研究中心青岛266112 

基　　金：山东省自然科学基金(ZR2022QG051,ZR2023QF094) 山东省中医药科技项目(Q-2023045,Q-2023070) 青岛市科技惠民示范专项项目(23-2-8-smjk-2-nsh) 

出 版 物：《生物医学工程研究》 (Journal Of Biomedical Engineering Research)

年 卷 期：2024年第43卷第2期

页      码：123-128页

摘      要：针对舌图像舌体边缘分割模糊、小区域分割错误等问题,本研究设计了一种双编码特征提取路径的方法,以获取丰富的信息特征,辅助舌体精确分割。首先,设计双编码特征提取路径,其中,空间信息路径保留空间信息并生成高分辨率特征图,上下文信息路径提高网络提取多尺度特征能力;其次,采用一种特征融合模块,融合空间信息路径和上下文信息路径的输出特征;最后,采用轻量级解码器模块减少模型参数量,提高模型计算效率。结果显示,该方法精确率、召回率、F1分数和平均交并比(mean intersection over union,MIoU)分别达98.82%、98.53%、98.60%和97.67%,模型总参数量和每秒浮点运算次数(floating point operations per second,FLOPs)为7.54 M和67.09 G。结果表明,该方法可有效提高舌体的分割精度,显著改善舌体小区域分割错误和边缘模糊性,为中医舌象智能辅助分析提供必要支撑。

主 题 词：舌体分割 舌诊客观化 深度学习 Transformer 多尺度特征提取 

学科分类：0831[工学-公安技术类] 08[工学] 0836[0836] 

D　O　I：10.19529/j.cnki.1672-6278.2024.02.06

馆 藏 号：203127590...