基于多尺度边缘感知和增强的息肉图像分割

来源：计算机工程与应用杂志2025年第1期北京时间：

作者：杨瑞君, 陈丽叶, 程燕

单位：1.上海应用技术大学 计算机科学与信息工程学院，上海 201418 ；2.华东政法大学 刑事法学院，上海 201620

摘要：针对结直肠图像中息肉尺度差异大、边界不清晰以及内窥镜图片反光等问题，提出了一种基于边缘感知和边界增强的网络模型。以金字塔结构提取多层特征，使用集中引导的边缘感知聚合策略，利用中低层和高层的互补信息来获取第一个轮廓掩码。使用了分层多尺度模块对骨干网络后三层进行特征提取，以适应不同大小息肉特征。提出正逆向综合关注单元，通过局部特征保留和轮廓掩码合并，挖掘出更多轮廓掩码的边缘信息。分别在Kvasir、CVC-ClinicalDB、ETIS、CVC-ColonDB和CVC-300五个流行的息肉分割数据集上进行实验，与目前主流的几种息肉分割方法比较三个指标，其中平均Dice和平均IoU都有所提高，MAE有所降低，性能效果明显优于其他方法。特别是，在ETIS数据集上平均Dice系数达到了0.729 7，比之前最先进的方法提升了0.042 9。

关键词：息肉分割,轮廓掩码,多尺度,注意力