计算机应用研究

作者：梁礼明,何安军,董信,李仁杰,盛校棋,

单位：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；

关键词：结直肠分割,PVTv2,上下文空间感知,挤压适配融合,残差轴向双边界细化,

基金：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)；；

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。

来源：2023年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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