摘要：针对结肠息肉图像分割时空间归纳偏差和全局上下文信息的有效表示缺失,导致边缘细节信息丢失和病变区域误分割等问题,提出一种融合Transformer和跨级相位感知的结肠息肉分割方法。该方法一是从变换的全局特征角度出发,运用分层Transformer编码器逐层提取病变区域的语义信息和空间细节;二是通过相位感知融合模块(PAFM)捕获各阶段跨层次交互信息,有效聚合多尺度上下文信息;三是设计位置导向功能模块(POF)有效整合全局与局部特征信息,填补语义空白,抑制背景噪声;四是利用残差轴反向注意力模块(RA-IA)来提升网络对边缘像素点的识别能力。在公共数据集CVC-ClinicDB、Kvasir、CVC-ColonDB和EITS上进行实验测试,其Dice相似性系数分别为94.04%、92.04%、80.78%和76.80%,平均交并比分别为89.31%、86.81%、73.55%和69.10%。仿真实验结果表明,本文提出的方法能有效地分割结肠息肉图像,为结直肠息肉的诊断提供了新窗口。

摘要：针对现有的算法对视盘边缘分割精度不高和视盘周围存在大量噪音等难点,提出一种融合空洞卷积与注意门的U型卷积神经网络视盘分割算法。在预处理阶段,利用图像RGB通道的线性组合提取各通道颜色特征信息,利用形态学滤波技术强化视盘边缘信息。在分割阶段,利用多尺度空洞卷积提高感受野,通过注意门提升视盘权重信息,由SoftMax激活函数分割视盘与背景信息。在DRIONS-DB眼底图像数据集上进行的仿真结果表明,视盘分割准确率、精确率和重合率分别达到99.83%,94.84%和97.35%。

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。