高效多注意力融合的U-Net结直肠息肉图像分割算法

作者：许增宝; 苏树智^*; 胡天良

来源：湖北民族大学学报(自然科学版), 2023, 41(03): 353-359.

DOI：10.13501/j.cnki.42-1908/n.2023.09.011

• 息肉分割
• 改进U-Net
• 注意力
• 结直肠癌
• 高光噪声
• Transformer

针对结直肠内部环境复杂以及结直肠息肉边界模糊且颜色、形状、大小不一等问题，提出用于结直肠息肉图像分割的基于U-Net高效多注意力融合(efficient multi-attention fusion based on U-Net, EMAU-Net)算法。EMAU-Net算法利用快速行进方法(fast marching method, FMM)抑制结直肠镜检查中的高光噪声；在编码器部分采用轻量级网络SegFormer中的Transformer模块对U-Net做出改进，保留息肉纹理和位置信息，增强编码阶段网络对全局信息的捕捉能力；解码器部分应用改进的空间和通道挤压与激励块(spatial and channel squeeze&excitation block, scSE),降低参数量的同时又增强其特征，可以进一步提高对息肉边缘特征的捕捉能力。实验结果表明，EMAU-Net算法平均交并比(mean intersection over union, MIoU)达到92.97%,与其他算法对比，该算法表现更优，能够对结直肠癌的诊断和治疗提供有力帮助。

• 单位
  安徽理工大学