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题名一种新型编解码结构的结肠息肉分割算法研究
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作者
李筠
汪芳
杨海马
宋夜夜
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《软件工程》
2023年第10期40-44,共5页
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基金
中科院空间主动光电技术重点实验室开放基金(2021ZDKF4)
上海市科委科技创新行动计划(21S31904200,22S31903700)。
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文摘
应用人工智能进行结肠息肉检测对医疗辅助系统十分重要,然而目前的分割模型存在准确率低、对部分样本细节难以识别的问题。因此,提出一种基于编解码结构的息肉分割模型。该模型采用跳跃轴向注意力解决梯度问题,利用适应联系训练弥补池化中信息丢失问题,使用双通道门控将低分辨率预测图细化为高分辨率显著图。在数据集CVC-ClinicDB与Kvasir-SEG上对该模型进行验证,从mIoU(平均交并比系数)、Dice(Dice相似系数)、Precision(准确率)和Accuracy(正确率)四个指标上与同类深度学习分割算法进行对比,结果为该模型在CVCClinicDB上,mIoU为0.903,Dice为0.947,Precision为0.933,Accuracy为0.933,在Kvasir-SEG上,mIoU为0.763,Dice为0.868,Precision为0.857,Accuracy为0.867,均优于同类深度学习分割算法,验证了该模型对样本细节部分具有更好的分割效果。
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关键词
跳跃轴向注意力
适应联系训练
双通道门控
息肉分割
深度学习
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Keywords
skip axial attention
adaptive connection training
dual channel gating
polyp segmentation
deep learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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