典型文献
基于阶梯结构的U-Net结肠息肉分割算法
文献摘要：
结肠息肉的精确分割对结直肠癌的诊断和治疗具有重要意义,目前的分割方法普遍存在有伪影、分割精度低等问题.该文提出一种基于阶梯结构的U-Net结肠息肉分割算法(SU-Net),使用U-Net的U型结构,利用Kronecker乘积来扩展标准空洞卷积核,构成Kronecker空洞卷积下采样有效扩大感受野,弥补传统空洞卷积容易丢失的细节特征;应用具有阶梯结构的融合模块,遵循扩展和堆叠原则形成阶梯状的分层结构,有效捕获上下文信息并从多个尺度聚合特征;在解码器引入卷积重构上采样模块生成密集的像素级预测图,捕获双线性插值上采样中缺少的精细信息.在Kvasir-SEG数据集和CVC-EndoSceneStill数据集上对模型进行了测试,相似系数(Dice)指标和交并比(IoU)指标分别达到了87.51％,88.75％和82.30％,85.64％.实验结果表明,该文所提方法改善了因过度曝光、低对比度引起的分割精度低的问题,同时消除了边界外部的图像伪影和图像内部不连贯的现象,优于其他息肉分割方法.
文献关键词：
图像分割;结肠息肉图像;空洞卷积;U-Net
中图分类号：
作者姓名：
时永刚;李祎;周治国;张岳;夏卓岩
作者机构：
北京理工大学信息与电子学院 北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]时永刚;李祎;周治国;张岳;夏卓岩-.基于阶梯结构的U-Net结肠息肉分割算法)[J].电子与信息学报,2022(01):39-47
A类：
EndoSceneStill,结肠息肉图像
B类：
阶梯结构,Net,息肉分割,分割算法,精确分割,结直肠癌,诊断和治疗,分割方法,SU,Kronecker,乘积,空洞卷积,卷积核,下采样,感受野,细节特征,堆叠,阶梯状,分层结构,上下文信息,聚合特征,解码器,卷积重构,上采样,样模,像素级,双线性插值,Kvasir,SEG,CVC,相似系数,Dice,交并比,IoU,曝光,低对比度,界外,图像伪影,和图像,不连贯,图像分割
AB值：
0.37833
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