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基于多尺度ResNeSt-50聚合网络和消息传递的息肉图像分割

Q3 Materials Science
Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering Pub Date : 2023-01-01 DOI:10.37188/ope.20233118.2765
Ping XIA, Guangyi ZHANG, Bangjun LEI, Yaobing ZOU, Tinglong TANG
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¶åˆ†å‰²æ€§èƒ½çš„åŒæ—¶å‡å°‘å‚æ•°é‡ï¼›å ¶æ¬¡ï¼Œç”Ÿæˆé¢„æµ‹å›¾æ—¶é‡‡ç”¨æµ‹è¯•æ—¶å›¾åƒå¢žå¼ºï¼ˆTest-Time Augmentation， TTA）模块提升预测准确度，并增强网络的泛化能力；最后，构建基于马尔科夫随机场的TRW-Sç®—æ³•å¯¹è¾“å‡ºçš„é¢„æµ‹å›¾è¿›è¡ŒåŽå¤„ç†ï¼Œä»¥å®žçŽ°åˆ†å‰²è¾¹ç¼˜çš„è¿žç»­æ€§å’Œåˆ†å‰²åŒºåŸŸå† éƒ¨çš„ä¸€è‡´æ€§ã€‚å¯¹å¤§è‚ æ¯è‚‰æ•°æ®é›†Kvasir-SEG的测试结果表明，本文方法相比于U-Net，U-Net++，ResUnet、SFA、PraNet等算法，mDice值达91.6%，mIoUè¾¾86.3%，Smeasureè¾¾0.921， MAE为0.023ï¼Œä¼˜äºŽå ¶ä»–äº”ç§æ¯è‚‰åˆ†å‰²ç®—æ³•ï¼›åœ¨æœªçŸ¥æ•°æ®é›†ETIS-LaribPolypDB，ColonDB上测试结果表明，相比于PraNet模型，本文模型的mDice值分别提升了14.2%，7.7%；从本文模型在ETIS-LaribPolypDBæ•°æ®é›†ä¸Šçš„åˆ†å‰²è¡¨çŽ°çœ‹ï¼Œæœ¬æ–‡ç®—æ³•å¯¹å¾®å°ç— å˜ååˆ†æ•æ„Ÿï¼›å› æ­¤ï¼Œæœ¬æ–‡ç®—æ³•åˆ†å‰²çš„æ¯è‚‰å›¾åƒï¼Œåœ¨åˆ†å‰²åŒºåŸŸå† éƒ¨çš„ä¸€è‡´æ€§ã€åˆ†å‰²è¾¹ç¼˜çš„è¿žç»­æ€§ã€è½®å»“æ¸ æ™°åº¦ã€æ•æ‰å¾®å°ç— å˜èƒ½åŠ›ç­‰æ–¹é¢å‡è¡¨çŽ°å‡ºä¼˜è‰¯çš„æ€§èƒ½ï¼ŒåŒæ—¶ï¼Œå¯¹æœªçŸ¥æ•°æ®é›†å ·æœ‰è¾ƒå¥½çš„æ³›åŒ–èƒ½åŠ›ã€‚","PeriodicalId":39778,"journal":{"name":"Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision 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å¼ºé‡è¦é€šé“ç»„çš„è¡¨çŽ°èƒ½åŠ›ï¼Œå¢žå¼ºäº†æ®‹å·®æ¨¡å—æå–æ¯è‚‰å›¾åƒä¿¡æ¯çš„èƒ½åŠ›ï¼›è§£ç éƒ¨åˆ†ä¸‹ä¸‰å±‚æž„å»ºå¤šå±‚æ„Ÿå—é‡Žæ¨¡å—ï¼ˆreceptive field block， RFBï¼‰èŽ·å–å¤šå°ºåº¦ä¿¡æ¯ï¼Œç„¶åŽç”¨å¯†é›†èšåˆæ¨¡å—æ•´åˆå ¶è¾“å‡ºï¼Œå¹¶ä»¥å¿«é€Ÿè§£ç æ–¹å¼è¾“å‡ºè§£ç ä¿¡æ¯ï¼Œä¿è¯å ¶åˆ†å‰²æ€§èƒ½çš„åŒæ—¶å‡å°‘å‚æ•°é‡ï¼›å ¶æ¬¡ï¼Œç”Ÿæˆé¢„æµ‹å›¾æ—¶é‡‡ç”¨æµ‹è¯•æ—¶å›¾åƒå¢žå¼ºï¼ˆTest-Time Augmentation， TTA）模块提升预测准确度，并增强网络的泛化能力；最后，构建基于马尔科夫随机场的TRW-Sç®—æ³•å¯¹è¾“å‡ºçš„é¢„æµ‹å›¾è¿›è¡ŒåŽå¤„ç†ï¼Œä»¥å®žçŽ°åˆ†å‰²è¾¹ç¼˜çš„è¿žç»­æ€§å’Œåˆ†å‰²åŒºåŸŸå† éƒ¨çš„ä¸€è‡´æ€§ã€‚å¯¹å¤§è‚ æ¯è‚‰æ•°æ®é›†Kvasir-SEG的测试结果表明，本文方法相比于U-Net，U-Net++，ResUnet、SFA、PraNet等算法，mDice值达91.6%，mIoUè¾¾86.3%，Smeasureè¾¾0.921， MAE为0.023ï¼Œä¼˜äºŽå ¶ä»–äº”ç§æ¯è‚‰åˆ†å‰²ç®—æ³•ï¼›åœ¨æœªçŸ¥æ•°æ®é›†ETIS-LaribPolypDB，ColonDB上测试结果表明，相比于PraNet模型，本文模型的mDice值分别提升了14.2%，7.7%；从本文模型在ETIS-LaribPolypDBæ•°æ®é›†ä¸Šçš„åˆ†å‰²è¡¨çŽ°çœ‹ï¼Œæœ¬æ–‡ç®—æ³•å¯¹å¾®å°ç— å˜ååˆ†æ•æ„Ÿï¼›å› æ­¤ï¼Œæœ¬æ–‡ç®—æ³•åˆ†å‰²çš„æ¯è‚‰å›¾åƒï¼Œåœ¨åˆ†å‰²åŒºåŸŸå† éƒ¨çš„ä¸€è‡´æ€§ã€åˆ†å‰²è¾¹ç¼˜çš„è¿žç»­æ€§ã€è½®å»“æ¸ æ™°åº¦ã€æ•æ‰å¾®å°ç— å˜èƒ½åŠ›ç­‰æ–¹é¢å‡è¡¨çŽ°å‡ºä¼˜è‰¯çš„æ€§èƒ½ï¼ŒåŒæ—¶ï¼Œå¯¹æœªçŸ¥æ•°æ®é›†å ·æœ‰è¾ƒå¥½çš„æ³›åŒ–èƒ½åŠ›ã€‚\",\"PeriodicalId\":39778,\"journal\":{\"name\":\"Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering\",\"volume\":\"11 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-01-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision 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摘要

在此基础上，我们开发出了ResNeSt-50ResNeSt-50ResNeSt-50ResNeSt-50 "相序树重加权信息传递"（Tree-Reweighted Message Passing）技术。S: "我想知道"，"我想知道"，"我想知道"，"我想知道"，"我想知道"。50颗，每颗4.5分，共4颗ResNeSt-50颗。50颗 "感知场阻滞"（receptive field block）。RFB：在人体的感知区域内，形成一个 "感知区块"，这个 "感知区块 "就是 "RFB"，它的作用是在人体的感知区域内，形成一个 "感知区块"。Time Augmentation（时间扩展）：TTA。Sç®æ³å¯¹è¾åºçé¢æµå¾è¿è-å¤ç¼è¿ç" æ§åºå²åºå¯¹ä¸ä¸è æ¯èæ°æ®éKvasir-SEGçæµè¯ç "æ表æ¼æ¬æ¬¹æ¸çæ¯äºU-Netï¼U-Net++ï¼ResUnetãSFAãPraNetç®æ³ï¼mDiceå¼¾¾91.6%，MAE0.023，ETIS-LaribolPolypDB，ColonDB，PraNet，DiceDice14.2%。7%ETIS-LaribPolypDB("LaribPolypDB")炖汤：炖汤的时候加入适量的葱花和姜末，再加入适量的盐和胡椒粉，搅拌均匀即可。
本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。
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Polyp image segmentation based on multi-scale ResNeSt-50 aggregation network and message passing
é’ˆå¯¹å¤§è‚ çš„æ¯è‚‰ç»„ç»‡ä¸Žæ­£å¸¸ç»„ç»‡é—´æ— æ˜Žæ˜¾è¾¹ç•Œï¼Œå‡†ç¡®å®šä½æ¯è‚‰ä½ç½®å›°éš¾çš„é—®é¢˜ï¼Œæå‡ºäº†ä¸€ç§å¤šå°ºåº¦ResNeSt-50èšåˆç½‘ç»œèžåˆé¡ºåºæ ‘é‡åŠ æƒç½®ä¿¡åº¦ä¼ æ’­ï¼ˆsequential Tree-Reweighted Message Passing， TRW-Sï¼‰çš„æ¯è‚‰å›¾åƒåˆ†å‰²æ–¹æ³•ã€‚ä¸ºæé«˜ç½‘ç»œå¯¹æ¯è‚‰ä¿¡æ¯çš„è¡¨è¾¾èƒ½åŠ›ï¼Œæž„å»ºç¼–ç -è§£ç ç»“æž„çš„å¤šå°ºåº¦ResNeSt-50èšåˆç½‘ç»œï¼Œç¼–ç å™¨ç”±å·ç§¯æ¨¡å—å’Œ4级ResNeSt模块级联构建ResNeSt-50骨干网络，实现跨通道信息间的线性整合与连接；ResNeSt-50é‡‡ç”¨æ‹†åˆ†æ³¨æ„åŠ›æœºåˆ¶åŠ å¼ºé‡è¦é€šé“ç»„çš„è¡¨çŽ°èƒ½åŠ›ï¼Œå¢žå¼ºäº†æ®‹å·®æ¨¡å—æå–æ¯è‚‰å›¾åƒä¿¡æ¯çš„èƒ½åŠ›ï¼›è§£ç éƒ¨åˆ†ä¸‹ä¸‰å±‚æž„å»ºå¤šå±‚æ„Ÿå—é‡Žæ¨¡å—ï¼ˆreceptive field block， RFBï¼‰èŽ·å–å¤šå°ºåº¦ä¿¡æ¯ï¼Œç„¶åŽç”¨å¯†é›†èšåˆæ¨¡å—æ•´åˆå ¶è¾“å‡ºï¼Œå¹¶ä»¥å¿«é€Ÿè§£ç æ–¹å¼è¾“å‡ºè§£ç ä¿¡æ¯ï¼Œä¿è¯å ¶åˆ†å‰²æ€§èƒ½çš„åŒæ—¶å‡å°‘å‚æ•°é‡ï¼›å ¶æ¬¡ï¼Œç”Ÿæˆé¢„æµ‹å›¾æ—¶é‡‡ç”¨æµ‹è¯•æ—¶å›¾åƒå¢žå¼ºï¼ˆTest-Time Augmentation， TTA）模块提升预测准确度，并增强网络的泛化能力；最后，构建基于马尔科夫随机场的TRW-Sç®—æ³•å¯¹è¾“å‡ºçš„é¢„æµ‹å›¾è¿›è¡ŒåŽå¤„ç†ï¼Œä»¥å®žçŽ°åˆ†å‰²è¾¹ç¼˜çš„è¿žç»­æ€§å’Œåˆ†å‰²åŒºåŸŸå† éƒ¨çš„ä¸€è‡´æ€§ã€‚å¯¹å¤§è‚ æ¯è‚‰æ•°æ®é›†Kvasir-SEG的测试结果表明，本文方法相比于U-Net，U-Net++，ResUnet、SFA、PraNet等算法，mDice值达91.6%，mIoUè¾¾86.3%，Smeasureè¾¾0.921， MAE为0.023ï¼Œä¼˜äºŽå ¶ä»–äº”ç§æ¯è‚‰åˆ†å‰²ç®—æ³•ï¼›åœ¨æœªçŸ¥æ•°æ®é›†ETIS-LaribPolypDB，ColonDB上测试结果表明，相比于PraNet模型，本文模型的mDice值分别提升了14.2%，7.7%；从本文模型在ETIS-LaribPolypDBæ•°æ®é›†ä¸Šçš„åˆ†å‰²è¡¨çŽ°çœ‹ï¼Œæœ¬æ–‡ç®—æ³•å¯¹å¾®å°ç— å˜ååˆ†æ•æ„Ÿï¼›å› æ­¤ï¼Œæœ¬æ–‡ç®—æ³•åˆ†å‰²çš„æ¯è‚‰å›¾åƒï¼Œåœ¨åˆ†å‰²åŒºåŸŸå† éƒ¨çš„ä¸€è‡´æ€§ã€åˆ†å‰²è¾¹ç¼˜çš„è¿žç»­æ€§ã€è½®å»“æ¸ æ™°åº¦ã€æ•æ‰å¾®å°ç— å˜èƒ½åŠ›ç­‰æ–¹é¢å‡è¡¨çŽ°å‡ºä¼˜è‰¯çš„æ€§èƒ½ï¼ŒåŒæ—¶ï¼Œå¯¹æœªçŸ¥æ•°æ®é›†å ·æœ‰è¾ƒå¥½çš„æ³›åŒ–èƒ½åŠ›ã€‚
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Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering
Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering Materials Science-Electronic, Optical and Magnetic Materials
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