PSTNet:通过多尺度对齐和频域集成增强的息肉分割
发表于: 。本研究解决了现有深度学习方法在结肠镜图像中准确分割结直肠息肉时面临的RGB信息有限和多尺度聚合特征对齐问题。提出的PSTNet通过集成RGB和频域信息,通过频率表征注意模块、特征补充对齐模块和交叉感知定位模块,实现了更加有效的息肉分割,在多个数据集上表现出显著的精确度提升,推动了计算机辅助息肉分割的发展。
本研究解决了现有深度学习方法在结肠镜图像中准确分割结直肠息肉时面临的RGB信息有限和多尺度聚合特征对齐问题。提出的PSTNet通过集成RGB和频域信息,通过频率表征注意模块、特征补充对齐模块和交叉感知定位模块,实现了更加有效的息肉分割,在多个数据集上表现出显著的精确度提升,推动了计算机辅助息肉分割的发展。