基于改进UNet的结直肠癌腺体细胞分割算法

作     者：张兴志 彭柯鑫 彭子洋 刘承道 ZHANG Xingzhi;PENG Kexin;PENG Ziyang;LIU Chengdao

作者机构：成都理工大学计算机与网络安全学院四川成都610059 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2025年第33卷第2期

页      码：42-46页

摘      要：医学图像的分割在计算机辅助诊断中起着至关重要的作用。UNet是图像分割的主要方法,但采用UNet网络的编码器存在对结直肠癌腺体细胞特征组织提取不充分、语义融合不全面的问题,使得UNet网络的分割效果不够理想。针对此问题,提出了一种名为RCG-UNet的算法,该算法通过残差结构、Ghost卷积和通道注意力机制改进UNet编码器,并且将ReLU激活函数替换为Mish激活函数,使得图像的特征信息能够更好地提取融合,提高结直肠癌腺体细胞分割精度。使用该网络在GlaS和CRAG数据集上进行了验证,相对于传统UNet网络的相似系数(Dice)分别提升了1.4%和1.5%,平均交并比(mIoU)提升了1.2%和1.5%。

主 题 词：医学图像分割 UNet 特征融合 结直肠癌 

学科分类：080903[080903] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080501[080501] 0805[工学-能源动力学] 080502[080502] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2025.02.009

馆 藏 号：203156946...