双重编—解码架构的肠胃镜图像息肉分割

目的 肠胃镜诊断一直被认为是检测及预防结直肠癌的金标准，但当前的临床检查中仍存在一定的漏诊概率，基于深度学习的肠胃内窥镜分割方法可以帮助医生准确评估癌前病变，对诊断和干预治疗都有积极作用。然而提高目标分割的准确性仍然是一项具有挑战性的工作，针对这一问题，本文提出一种基于双层编—解码结构的算法。方法 本文算法由上、下游网络构成，创新性地利用上游网络训练产生注意力权重图，对下游网络解码过程中的特征图产生注意力引导，使分割模型更加注重目标区域；提出子空间通道注意力结构，在跨越连接中提取多分辨率下的跨通道信息，可以有效细化分割边缘；最终输出添加残差结构防止网络退化。结果 在公共数据集CVC-ClinicDB(Colonoscopy Videos Challenge-ClinicDataBase)和Kvasir-Capsule上进行测试，采用Dice相似系数(Dice similariy coefficient, DSC)、均交并比(mean intersection over union, mIoU)、精确率(precision)以及召回率(recall)为评价指标，在两个数据集上的DSC分别...

Dual encoded-decoded polyp segmentation method for gastroscopic images architecture