【摘 要】
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为了提高结肠镜下肠道息肉检测率,提出了一种改进DeepLabv3+网络的肠道息肉分割方法。在数据预处理阶段,利用中值滤波的非线性滤波特性去除掉图像反光区域,并结合Grab Cut算
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
【基金项目】
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西安邮电大学研究生创新基金项目(No. CXJJ2017068)
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为了提高结肠镜下肠道息肉检测率,提出了一种改进DeepLabv3+网络的肠道息肉分割方法。在数据预处理阶段,利用中值滤波的非线性滤波特性去除掉图像反光区域,并结合Grab Cut算法对息肉区域进行预提取,得到息肉位置的粗分割结果,将其与原图叠加以增强息肉位置的信号强度。在网络结构上,将通过神经架构搜索得到的最优密集预测单元引入DeepLabv3+网络,并在解码器部分采用3层深度可分离卷积逐步获取分割结果,减少分割过程中不完全分割的情况。实验通过对CVC-ClinicDB数据集进行训练和测试,以平均交并比、
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