摘要：结肠息肉的准确分割对于切除异常组织和降低息肉转换为结肠癌的风险具有重要意义.目前的结肠息肉分割模型在对息肉图像进行分割时存在着较高的误判率和分割精度较低的问题.为了实现对息肉图像的精准分割,提出了一种融合多尺度门控卷积和窗口注意力的结肠息肉分割模型(MGW-Net).首先,设计一种改进的多尺度门控卷积块(MGCM)取代U-Net的卷积块,来实现对结肠息肉图像信息的充分提取.其次,为了减少跳跃连接处的信息损失并充分利用网络底部信息,结合改进的空洞卷积和混合增强的残差窗口注意力构建了多信息融合增强模块(MFEM),以优化跳跃连接处的特征融合.在CVC-ClinicDB和Kvasir-SEG数据集上的实验结果表明,MGW-Net的相似性系数分别为93.8%和92.7%,平均交并比分别为89.4%和87.9%,在CVC-ColonDB、CVC-300和ETIS数据集上的实验结果表明其拥有较强的泛化性能,从而验证了MGW-Net可以有效地提高对结肠息肉分割的准确性和鲁棒性.