一种并行注意力的金字塔视觉Transformer的结肠息肉分割网络

摘要

针对结肠息肉数据的多样性特征以及大多数息肉分割的方法缺乏将不同层的特征信息进行交互的不足，本文提出了一种新的结肠息肉分割模型(PVT-PMFFD).该模型由可以捕捉多尺度信息的金字塔视觉Tranformer(PVT)编码器和实现不同层之间多尺度信息交互的并行多级特征融合解码器(PMFFD)组成.特别地，并行多级特征融合解码器包括了特征融合池化模块(FPM)用于全局和局部信息的融合，特征增强模块(FEM)用于对特征信息的增强，并行注意力卷积模块(PACM)用于实现全局和局部信息之间的交互以及细化再增强特征.此外本文使用了深度监督的框架，对多级特征进行监督学习，进一步改善了模型的分割性能.本文模型在5个息肉数据集上与9个医学图像分割网络进行对比，结果表明本文方法具有更强的学习能力与泛化能力.

关键词

结肠息肉分割 / 金字塔视觉Transformer / 并行多级特征融合 / 注意力