【摘 要】
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最近数十年中,结直肠癌的患病率和死亡率一直居高不下,已经成为导致人类主要死因之一。众所周知,结直肠癌是一种常见的恶性肿瘤,基本是肠息肉恶化癌变所致。因此,结直肠息肉的早筛和切除对于患者而言是极为重要的,且在临床医学中也具有很大的研究价值。目前,结直肠息肉检查主要是通过结肠镜对结肠进行成像检查,但该方式很有可能会造成漏检。所以,如何利用计算机辅助诊断技术(CAD)帮助专业医师准确且高效的进行息肉检测
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最近数十年中,结直肠癌的患病率和死亡率一直居高不下,已经成为导致人类主要死因之一。众所周知,结直肠癌是一种常见的恶性肿瘤,基本是肠息肉恶化癌变所致。因此,结直肠息肉的早筛和切除对于患者而言是极为重要的,且在临床医学中也具有很大的研究价值。目前,结直肠息肉检查主要是通过结肠镜对结肠进行成像检查,但该方式很有可能会造成漏检。所以,如何利用计算机辅助诊断技术(CAD)帮助专业医师准确且高效的进行息肉检测与分割成为研究学者们极为感兴趣的研究课题。近些年,医学图像分割技术是计算机视觉领域的重要研究方向,学者们研究了许多关于医学图像分割的方法,其中包括传统方法和基于深度学习的方法。传统方法要求手工获取一定的特征,难度大且分割准确性有待进一步提升;而基于深度学习的方法,一定程度上能够克服传统方法的问题,但存在着处理不好目标区域和边界关系、模型参数量大以及计算复杂度高等问题。本文针对现有方法存在的问题首先提出了一种基于注意力U形网络结构多尺度特征融合的息肉分割网络(MAR-UNet)。通过在U形网络结构的跳跃连接末端增加注意力门来消除跳跃连接引起的语义歧义,增强显著特征表示;并使用感受野模块融合不同尺度上下文信息,增强网络深度表示;然后利用反向注意力模块挖掘目标区域和边界信息,得到息肉分割结果;最后使用精细化残差模块对息肉分割结果进一步精细化,最终得到更加全面精细化的肠道息肉分割结果。在MAR-UNet的基础上,本文研究如何在保持模型精度基础上进一步减少模型参数量和降低计算复杂度,进而提出了一种基于轻量化模型和反向注意力机制的息肉分割网络(MobileRaNet)。通过利用协调注意力模块(CA)对MobileNetV3改进得到模型参数量少和计算复杂度低的轻量化网络(CaNet),使用其作为主干网络;然后在感受野模块的基础上提出了并联轴向感受野模块,以对不同尺度高层特征进行额外的全局细化并连接输出;最后使用反向注意力模块建立息肉目标区域和边界线索之间的关系;最终得到高效且性能优异的肠道息肉分割结果。通过使用CVC-ColonDB、CVC-300和Kvasir等五个具有挑战性的数据集,在MeanDice、MeanIoU和MAE等六个指标上,与PraNet、SFA等五个典型模型进行了精度、FLOPs和参数量上的对比。实验结果表明,本文提出的MAR-UNet、MobileRaNet在五个数据集上都有不同程度的性能提升,尤其MobileRaNet在Kvasir数据集上MeanDice和MeanIOU指标,分别达到了91.2%和85.6%,较PraNet分别提高了1.4%和1.6%,并且在FLOPs和参数量上较PraNet分别减少了83.3%和76.7%。
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