改进Segformer的前列腺超声图像语义分割算法

前列腺超声图像在临床中的准确分割对后续诊断具有重要影响。因此,通过深度学习辅助实现前列腺边界的快速、准确分割非常必要。为此,文中提出了一种改进的前列腺分割网络(DA-Segformer)。利用Transformer、深监督和注意力机制,快速准确地分割前列腺超声图像。引入MAG模块提高网络对特征图和像素关联性的理解能力,以及对前景像素的敏感度。采用深监督策略,在解码过程中引入损失函数,优化梯度传播,增强网络对关键特征的学习表征能力。实验结果显示,在前列腺超声图像数据集上,DA-Segformer模型的mIoU、Dice系数、准确率和召回率等指标均优于其他主流语义分割模型。该方法有效解决了前列腺超声图像手工分割的难题,为临床诊断提供了有价值的计算机辅助工具。