基于多尺度特征和注意力机制的肝脏组织病理图像语义分割网络

作     者：张墺琦 亢宇鑫 武卓越 崔磊 卜起荣 ZHANG Aoqi;KANG Yuxin;WU Zhuoyue;CUI Lei;BU Qirong

作者机构：西北大学信息科学与技术学院西安710127 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2021年第34卷第4期

页      面：375-384页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(No.81727802) 陕西省榆林市科技计划项目(No.CXY-2020-017) 融合视觉感认知的人机协同影像辅助关键技术研究(No.62073260)资助 

主　　题：肝脏组织病理图像 语义分割 注意力机制 多尺度特征提取融合 

摘      要：针对肝脏组织病理图像分割中存在的正常组织和异常组织过渡区域较难分割和空洞较多的问题,设计基于多尺度特征和注意力机制的肝脏组织病理图像语义分割网络.在编码器中提取融合多尺度特征,改善正常组织和异常组织过渡区域的分割效果.同时利用注意力机制对空间维度和通道维度进行相关性建模,获得每个像素类内响应和通道间的依赖关系,缓解肝脏组织病理图像空洞较多对网络学习带来的影响.实验表明文中网络可较快速准确分割肝脏组织病理图像损伤区域.