融合多种注意力机制的结直肠息肉分割神经网络EI北大核心CSCD

精确的息肉分割能够有效地帮助医生发现并切除异常组织,降低息肉转化为结直肠癌的风险.针对息肉具有不同大小、形态、颜色、纹理,类间相似度高、类内差异度大的特点,为了实现对息肉图像的精确分割,提出一种融合多种注意力机制的卷积神经网络.首先,以Res2Net为骨干网络提取图像特征,通过通道分组空间增强注意力增强特征;其次,使用轴向自注意力结合感受野策略获得同时具有边缘细节的低级特征和全局语义高级特征;最后,利用逆向注意力挖掘边界信息,增强网络对于较小且组织边界模糊的息肉的分割性能.在5个息肉分割数据集上,与其他5种基准方法比较的实验结果表明,平均Dice系数、平均交并比和平均绝对误差指标均有所提高,其分割精度和泛化性能均优于现有主流息肉分割网络.