融合PVTv2和多尺度边界聚合的结直肠息肉分割算法
Colorectal polyp segmentation algorithm fusion PVTv2 and multiscale boundary aggregation
1. 江西理工大学 电气工程与自动化学院, 江西 赣州 341000
2. 华南理工大学 计算机科学和工程学院, 广州 510000

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。
基金项目
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)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0441
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1553-1558
文章编号: 1001-3695(2023)05-042-1553-06
发布历史
[2022-11-09] 优先出版
[2023-05-05] 印刷出版
引用本文
梁礼明, 何安军, 董信, 等. 融合PVTv2和多尺度边界聚合的结直肠息肉分割算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (5): 1553-1558. (Liang Liming, He Anjun, Dong Xin, et al. Colorectal polyp segmentation algorithm fusion PVTv2 and multiscale boundary aggregation [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (5): 1553-1558. )
关于期刊

- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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