【摘 要】
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针对基于图像的直肠癌人工智能诊断问题，提出了一个简单而有效的结直肠空间掩膜网络（ColosMaskNet）实例分割框架，用于在MRI图像序列中联合检测和分割直肠癌的肿瘤区域。在基础网络架构中添加了一种新颖的空间注意力引导掩膜（SAG-Mask）分支，用来将物体检测器固定到框架中。还采用了改进的网络VoVNetV2作为新的骨干网络。分别对网络框架结构进行细致解析，针对不同的基础网络进行替换与实验分析
【机 构】
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浙江工商大学电子商务与商务大数据技术工程实验室
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针对基于图像的直肠癌人工智能诊断问题，提出了一个简单而有效的结直肠空间掩膜网络（ColosMaskNet）实例分割框架，用于在MRI图像序列中联合检测和分割直肠癌的肿瘤区域。在基础网络架构中添加了一种新颖的空间注意力引导掩膜（SAG-Mask）分支，用来将物体检测器固定到框架中。还采用了改进的网络VoVNetV2作为新的骨干网络。分别对网络框架结构进行细致解析，针对不同的基础网络进行替换与实验分析，发现所采用的网络结构能够高效、准确地检测出肿瘤区域。提出了基于无锚点的单阶段检测和分割框架，通过将空间注意力导向的掩膜分支添加到框架中，实现了直肠癌肿瘤区域的实时检测和分割。
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