基于双边融合的医学图像分割算法

作者：梁礼明^*; 尹江; 吴媛媛; 冯骏

来源：激光与光电子学进展, 2022, 59(08): 470-479.

• 医用光学
• 图像处理
• 息肉分割
• 皮损分割
• 医学图像分割
• 双边融合

针对小目标识别与分割问题，提出了一种基于双边融合的网络模型BFNet(Bilateral Fusion Network)，该模型具有双分支结构。一支为具有较窄的通道和较浅的结构层，用于关注相邻像素点之间的联系。另一支引入RFB(Receptive Field Block)和DFB(Dense Fusion Block)两个模块，其具有较宽的通道和较深的结构层，可以获得高级语义的上下文信息。随后由一个引导聚合层融合两分支的特征表示。以息肉和皮肤病变区域为应用对象，使用三个公开的医学分割数据集来评估所提算法的性能。实验结果表明，在息肉和皮肤病变分割任务中，所提算法优于现有的医学图像分割算法。特别是在自动息肉检测Kvasir-SEG数据集中，所提算法的平均Dice和平均交并比分别达到了92.3%和86.2%，均比已有算法高。

• 单位
  自动化学院; 江西理工大学