【摘 要】
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结直肠癌是由结直肠腺瘤性息肉引起的,结直肠癌的产生与结直肠息肉的存在有着密切的联系。临床的结肠镜筛查可以有效地检测出息肉,但是检查过程中会由于息肉形态多样和病变的严重程度不同出现人工漏检、误检现象。采用现有的深度学习方法分割结肠息肉图像可以有效提高分割速度和分割准确率。但是针对结肠息肉与其周围组织颜色相似以及结肠息肉具有大小、形状、纹理多样性的难点,本文设计了Transformer编码器和多尺度特
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结直肠癌是由结直肠腺瘤性息肉引起的,结直肠癌的产生与结直肠息肉的存在有着密切的联系。临床的结肠镜筛查可以有效地检测出息肉,但是检查过程中会由于息肉形态多样和病变的严重程度不同出现人工漏检、误检现象。采用现有的深度学习方法分割结肠息肉图像可以有效提高分割速度和分割准确率。但是针对结肠息肉与其周围组织颜色相似以及结肠息肉具有大小、形状、纹理多样性的难点,本文设计了Transformer编码器和多尺度特征融合模块对结肠息肉图像分割算法进行改进。本文的主要研究工作具体如下:(1)本文首先介绍了结肠息肉图像分割的研究背景和意义,结合大量国内外结肠息肉图像分割算法的相关文献,对结肠息肉图像分割算法的研究现状进行分析。实现了UNet++、Res UNet++、Pra Net和HarDNet-MSEG结肠息肉图像分割算法,使用公开的结肠息肉数据集对以上四种算法进行对比实验。根据息肉图像的分割结果并结合医学图像分割指标,分析这些算法的优缺点以及结肠息肉图像分割存在的难点。(2)通过实验对比分析,HarDNet-MSEG结肠息肉图像分割算法的分割精度最高。但是由于结肠息肉分割仍然存在结肠息肉与其周围组织颜色相似以及结肠息肉具有大小、形状、纹理多样性的难点,HarDNet-MSEG不能有效提取息肉图像的全局语义信息。因此本文将HarDNet-MSEG模型中的RFB模块替换为Transformer编码器,减少了模型的参数量,加快了模型的训练和推理速度,提高了模型对息肉图像全局语义信息的提取能力;设计了多尺度特征融合模块,可以融合来自息肉图像中浅层的、低级的位置信息和深层的、高级的上下文语义信息。本文通过设计对比实验,对改进模型进行训练和测试。实验数据表明,在Kvasir-SEG和CVC-Clinic DB数据集上改进模型比HarDNetMSEG的m Dice分数均提高了1%;在Colon DB、Endoscene和ETIS数据集上的m Dice分数分别提高了3%、3%和6%;改进模型的实时分割帧数达到95,与HarDNet-MSEG相比提升了8%。采用改进的算法分割准确率更高,速度更快,具有良好的临床应用价值。
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