融合Transformer和级联聚合模块的细胞分割算法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第17期北京时间：

作者：杨国亮, 王乾琛, 耿珍, 熊文楷

单位：江西理工大学 电气工程与自动化学院，江西 赣州 341000

摘要：针对细胞形态不规则、大小差异大、目标区域密度高和目标区域受到遮挡干扰等问题，提出一种融合Transformer和级联聚合模块肠镜活检组织细胞分割算法。运用金字塔视觉变压器PVTv2作为主干特征提取网络，逐层地提取细胞图像的空间细节和语义信息，构建特征信息之间的长期交互。设计级联聚合模块，不断将高维信息向低维映射来完成全局空间信息与语义信息的融合，同时依靠输入依赖的深度卷积来聚合局部信息，完成特征信息的全面融合。构造混合压缩注意力机制，减少通道维度特征信息冗余并聚焦有效信息，增强空间感知能力，有效减少遮挡和噪声的干扰。在EBHI-Seg数据集上进行实验，并在其子数据集Low-grade IN和Serratedadenoma上取得最佳结果，Dice相似系数和Jaccard指数分别达到93.00%、93.75%和87.21%、88.44%。实验结果表明，该算法能够有效解决细胞分割中被遮挡问题和目标区域细胞过于密集等问题，分割性能较已有算法有所提升。

关键词：肠镜活检组织细胞,Transformer,级联聚合模块,混合压缩注意力机制