计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘洋, 舒利明, 孔雨秋, 杨婉肖, 李英平, 孔程玉

关键词：医学图像分割, 动态感受野, 特征递进级联, 局部视野偏移

针对基于U-Net的分割方法在医学图像分割领域存在的下采样阶段信息丢失, 以及因固定尺寸卷积核带来的局部多尺度语义信息提取不足的问题, 提出一种动态感受野的神经网络模型.首先通过构建特征递进级联模块, 获取编码器多尺度局部语义特征并将其赋值给解码器, 提升模型解码阶段图像语义信息修复的效果; 然后设计局部视野偏移模块, 增强固定尺寸卷积核提取视野内上下文语义信息的能力.在ISIC2018和BUSI癌症图像分割数据集上的实验结果表明, 所提模型的IoU指标达到83.92±0.26和70.45±1.70, Dice系数达到91.09±0.23和83.39±1.15, 比现有的医学图像分割方法更优.

来源：2024年第9期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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