融合Transformer和跨级相位感知的结肠息肉分割方法

针对结肠息肉图像分割时空间归纳偏差和全局上下文信息的有效表示缺失,导致边缘细节信息丢失和病变区域误分割等问题,提出一种融合Transformer和跨级相位感知的结肠息肉分割方法。该方法一是从变换的全局特征角度出发,运用分层Transformer编码器逐层提取病变区域的语义信息和空间细节;二是通过相位感知融合模块(PAFM)捕获各阶段跨层次交互信息,有效聚合多尺度上下文信息;三是设计位置导向功能模块(POF)有效整合全局与局部特征信息,填补语义空白,抑制背景噪声;四是利用残差轴反向注意力模块(RA-IA)来提升网络对边缘像素点的识别能力。在公共数据集CVC-ClinicDB、Kvasir、CVC-ColonDB和EITS上进行实验测试,其Dice相似性系数分别为94.04%、92.04%、80.78%和76.80%,平均交并比分别为89.31%、86.81%、73.55%和69.10%。仿真实验结果表明,本文提出的方法能有效地分割结肠息肉图像,为结直肠息肉的诊断提供了新窗口。