融合Transfomer和多尺度并行注意的结直肠息肉分割算法.pdf

融合Transformer和多尺度并行注意的结直肠息肉分割算法 本文提出了一种融合Transformer和多尺度并行注意网络（Fusion Transformer and Multiscale Parallel Attention Network，FTMPA-Net）的结直肠息肉分割算法。该算法旨在解决结直肠息肉图像中病灶区域尺度变化大、形状不规则和边界不清晰等复杂特点所导致的分割精度低、分割边界存在伪影的问题。 知识点1：Transformer模型 Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，由Vaswani等人在2017年提出。它通过自注意力机制来捕获输入序列之间的依赖关系，具有parallelization和Flexibility的优势。在FTMPA-Net算法中，Transformer模型被用于捕获结直肠息肉图像的语义信息和空间细节。 知识点2：多尺度并行注意机制 多尺度并行注意机制是指在不同尺度下捕获特征信息的机制。该机制可以捕获结直肠息肉图像中的多尺度特征信息，从而提高分割精度。在FTMPA-Net算法中，多尺度并行注意机制被用于捕获不同尺度下的特征信息，并将其融合以生成高效的特征表示。 知识点3：高效通道注意力机制 高效通道注意力机制是指在通道维度上捕获特征信息的机制。该机制可以捕获结直肠息肉图像中的通道特征信息，从而提高分割精度。在FTMPA-Net算法中，高效通道注意力机制被用于捕获通道特征信息，并将其融合以生成高效的特征表示。 知识点4：并行解码模块 并行解码模块是指将高效特征表示并行解码为初步预测分割图的模块。在FTMPA-Net算法中， 并行解码模块被用于将高效特征表示并行解码为初步预测分割图，从而提高分割速度和精度。 知识点5：高效多头注意力机制 高效多头注意力机制是指在多个头上捕获特征信息的机制。该机制可以捕获结直肠息肉图像中的多头特征信息，从而提高分割精度。在FTMPA-Net算法中，高效多头注意力机制被用于捕获多头特征信息，并将其融合以生成高效的特征表示。 知识点6：实验结果 在实验中，FTMPA-Net算法在CVCLinicDB数据集和Kvasir-SEG数据集上的实验结果表明，FTMPA-Net算法可以明显提高分割精度，减少分割边界伪影，且在客观指标和视觉效果上均优于现有算法。