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基于特征交互融合的结肠息肉图像分割算法研究

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针对结肠息肉图像中病灶区域尺度多变,传统方法难以捕捉其内部复杂关系导致的分割精度不高的问题,文章提出一种特征交互融合分割网络FIFNet。在该网络中,利用金字塔式Transformer和ResNet18 并行提取息肉图像的局部与全局特征并通过语义协调单元SH融合两者之间的语义信息;此外,设计了层间注意力聚合模块IA,自适应加权融合不同层级特征,从而突出息肉图像的形态和纹理信息;最后,反向残差注意力模块IRA充分挖掘息肉区域与边界的联系,提高了分割结果的准确性。在公共数据集Kvasir、CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB、ETIS、Endosece上进行实验测试,其中mDice系数分别为 0。929、0。941、0。821、0。794、0。900。实验结果表明FIFNet网络在息肉图像分割上具有一定的应用价值。

陆鹏

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安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001

结肠息肉分割 特征交互融合 语义协调单元 层间注意力 反向残差注意力

2024

参考文献引证文献相关文献
现代信息科技
广东省电子学会

现代信息科技

ISSN:2096-4706
年,卷(期):2024.8(24)
陆鹏.基于特征交互融合的结肠息肉图像分割算法研究[J].现代信息科技,2024,8(24):31-35.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.24.007.