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為了提高結(jié)腸鏡下腸道息肉檢測(cè)率，提出了一種改進(jìn) Deep Labv3+網(wǎng)絡(luò)的腸道息肉分割方法。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，利用中值濾波的非線性濾波特性去除掉圖像反光區(qū)域，并結(jié)合 Grab Cut算法對(duì)息肉區(qū)域進(jìn)行預(yù)提取，得到息肉位置的粗分割結(jié)果，將其與原圖疊加以増強(qiáng)息肉位置的信號(hào)強(qiáng)度。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上，將通過(guò)神經(jīng)架構(gòu)搜索得到的最優(yōu)密集預(yù)測(cè)單元引λ Deeplabⅴ3-網(wǎng)絡(luò)，并在解碼器部分采用3層深度可分離卷積逐步獲取分割結(jié)果，減少分割過(guò)程中不完全分割的情況。實(shí)驗(yàn)通過(guò)對(duì)CVC- Clinicdb教據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，以平均交并比、Dice系數(shù)、敏感度、精確率以及Fl值作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，其中平均交并比達(dá)到0.947，其余4項(xiàng)指標(biāo)也均高于0935。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的方法與現(xiàn)有方法相比，對(duì)腸道息肉圖像分割在精度上有一定提升，對(duì)深度學(xué)習(xí)在腸道息肉圖像的處理和分析具有借鑒意義。
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