基于多尺度特征提取方案与双注意力机制的皮肤病变自动分割
图像与视频处理
2022-06-08 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
从皮肤镜图像中分割皮肤病变对于皮肤癌诊断至关重要。但由于背景与病变间对比度差、图像伪影及病变边界不清，这些病变的自动分割十分复杂。本工作中，我们提出一种用于皮肤镜图像皮肤病变分割的深度学习模型。为应对皮肤病变特性的挑战，我们设计了多尺度特征提取模块以提取判别性特征。进一步，本工作开发了两种注意力机制，用于细化上采样后的特征及编码器提取的特征。该模型使用 ISIC2018 与 ISBI2017 数据集评估。所提模型优于所有现有工作及两项竞赛中排名靠前的模型。
引用
@article{arxiv.2111.08708,
title = {Automated skin lesion segmentation using multi-scale feature extraction scheme and dual-attention mechanism},
author = {G Jignesh Chowdary and G V S N Durga Yathisha and Suganya G and Premalatha M},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.08708},
year = {2022}
}