PraNet：用于息肉分割的并行反向注意力网络
图像与视频处理
2020-07-06 v4 计算机视觉与模式识别
摘要
结肠镜是一种检测结直肠息肉的有效技术，而息肉与结直肠癌高度相关。在临床实践中，从结肠镜图像中分割息肉至关重要，因为它为诊断和手术提供了有价值的信息。然而，准确的息肉分割是一项具有挑战性的任务，主要有两个原因：（i）同类息肉在大小、颜色和纹理上具有多样性；（ii）息肉与其周围黏膜之间的边界不清晰。为应对这些挑战，我们提出了一种并行反向注意力网络（PraNet），用于结肠镜图像中的准确息肉分割。具体而言，我们首先使用并行部分解码器（PPD）聚合高层特征。基于组合特征，我们随后生成全局图作为后续组件的初始引导区域。此外，我们利用反向注意力（RA）模块挖掘边界线索，该模块能够建立区域与边界线索之间的关系。得益于区域与边界之间的循环协作机制，我们的 PraNet 能够校准任何错位的预测，提高分割精度。在五个具有挑战性的数据集上跨六项指标的定量与定性评估表明，我们的 PraNet 显著提升了分割精度，并在泛化性和实时分割效率方面展现出诸多优势。
引用
@article{arxiv.2006.11392,
title = {PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp Segmentation},
author = {Deng-Ping Fan and Ge-Peng Ji and Tao Zhou and Geng Chen and Huazhu Fu and Jianbing Shen and Ling Shao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.11392},
year = {2020}
}
备注
Accepted to MICCAI 2020