基于改進(jìn)TransUnet的結(jié)直腸息肉分割算法

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摘 要：針對結(jié)直腸息肉圖像中由于病灶形狀不規(guī)則導(dǎo)致分割邊界模糊及分割精度低的問題，提出了一種基于混合注意力和金字塔池化的結(jié)直腸息肉分割算法PC-TransUnet（Pyramid Convolutional TransUnet）。首先，采用金字塔池化模塊（Pyramid Pooling Module，PPM）捕獲不同尺度的上下文信息，從而增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的感受野;其次，利用混合注意力模塊（Convolutional Block Attention Module，CBAM）關(guān)注重要的語義特征并抑制無關(guān)的信息;最后，將解碼器中的激活函數(shù)ReLU替換為SiLU，通過增加激活范圍進(jìn)一步提高分割精度。（剩余7537字）