结合HarDNet和反向注意力的息肉分割方法

作     者：撖子奇 刘巧红 凌晨 刘佳伟 刘存珏 Han Ziqi;Liu Qiaohong;Ling Chen;Liu Jiawei;Liu Cunjue

作者机构：上海理工大学医疗器械与食品学院上海200093 上海健康医学院医疗器械学院上海201318 

出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)

年 卷 期：2023年第60卷第2期

页      面：290-297页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 13[艺术学] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 1002[医学-临床医学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 100214[医学-肿瘤学] 0835[工学-软件工程] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0702[理学-物理学] 10[医学] 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(61801288) 

主　　题：医用光学 反向注意力模块 感受野模块 HarDNet 图像分割 结肠息肉 

摘      要：针对结肠息肉的形状、大小、颜色和纹理多样性,息肉与背景相似及结肠镜图像的对比度低等影响分割效果的问题,提出了一种结合HarDNet和反向注意力的U型结构的结肠息肉图像分割网络。所提模型以U型的编码器解码器结构为基础架构:首先,编码器采用HarDNet68为主干网络提取特征,以提升推理速度和计算效率;其次,解码器采用3个反向注意力模块进行边界特征的融合和细化;最后,在编码器和解码器之间通过感受野模块实现多尺度信息的融合,为解码器提供更为详细的边缘信息。该模型编码器和解码器之间的迭代交互机制能够有效地校正预测结果中矛盾冲突的区域,达到提高分割精度的目的。实验结果表明,与现有的方法相比,所提方法在提高分割精度的同时,具有良好的实时性和泛化能力。研究成果可以为结肠息肉的早期筛查提供可靠的依据。