基于频率特征增强的结直肠息肉分割模型
Colon Polyp Segmentation Model Based on Frequency Feature Enhancement作者机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海
出 版 物：《建模与仿真》 (Modeling and Simulation)
年 卷 期：2024年第13卷第3期
页 面：3593-3606页
学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学]
摘 要：早期息肉检查是防范结直肠癌发病的重要手段,针对现有基于深度学习方法依旧不能准确辨别息肉位置和边缘信息的问题,提出了一种利用傅里叶变换增强频率特征(FFENet)的息肉分割方法。具体地,在FFENet中设计了一个细节特征增强注意力模块和一个全局频率特征学习模块,前者重耦合不同深度的特征并计算三种显著性特征图来细化息肉区域及其边缘;后者在频域中引入可学习的滤波核,以增强息肉与其边缘间的连贯性并捕捉图像像素之间的长距离依赖关系。结合改善的部分解码器和自适应特征选择模块,大量实验结果表明所提出FFENet在五类息肉数据上更具优势。尤其是在ETIS数据集上,对比其他最先进的模型,大模型版本FFENet-L在Dice和IoU指标上分别提升了4%和5.5%,而小模型版本FFENet-S在保持精度相当的同时,仅仅使用了6.2M参数。
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