基于多尺度特征和注意力机制的肝脏组织病理图像语义分割网络

• 作者: 张墺琦 亢宇鑫 武卓越 崔磊 卜起荣
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 关键词: 肝脏组织病理图像 语义分割 注意力机制 多尺度特征提取融合
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: “智能医疗及医学图像处理”专辑|Intelligent Medical Treatment and Medical Image Processing
• 页码范围: 375-384
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202104010

摘要

针对肝脏组织病理图像分割中存在的正常组织和异常组织过渡区域较难分割和空洞较多的问题,设计基于多尺度特征和注意力机制的肝脏组织病理图像语义分割网络.在编码器中提取融合多尺度特征,改善正常组织和异常组织过渡区域的分割效果.同时利用注意力机制对空间维度和通道维度进行相关性建模,获得每个像素类内响应和通道间的依赖关系,缓解肝脏组织病理图像空洞较多对网络学习带来的影响.实验表明文中网络可较快速准确分割肝脏组织病理图像损伤区域.