摘要
结肠镜图像中息肉的精确分割是诊断结肠癌的关键环节,针对目前结肠息肉分割算法存在孔洞、分割粗糙以及分割不完全的问题,提出了一种改进级联U-Net结构的结肠息肉分割算法.运用特征融合思想,设计了多尺度语义嵌入模块和残差模块,充分利用深、浅层特征的语义信息.引入注意力机制,在模型的级联处构建了改进空洞卷积模块,扩大卷积感受野并增强特征捕获能力.改进了卷积层模块和分割损失函数,提升模型的泛化性和鲁棒性.在Kvasir-SEG数据集上进行实验分析,相似系数、平均交并比、召回率和准确率分别达到了 90.39％、88.34％、83.62％和95.12％.实验结果表明,该文所提算法改善了分割图像内部孔洞、边缘粗糙及分割不完全的问题,优于其他息肉分割算法.
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