結腸直腸ポリープのセグメンテーションは、医師が大腸腺腫を効率的にスクリーニングするのを支援できますが、ポリープのセグメンテーションにはノイズが多く、境界の識別度が不十分という問題があります。これらの問題に対処するため、本稿ではカスケード戦略を用いて境界特徴を融合する多尺度ポリープセグメンテーションネットワークを設計しました。まず、バックボーンネットワークが抽出する画像特徴を強化し、チャネルと空間位置の相関性を向上させるために改良されたチャネルグループ空間強化モジュールを提案しました。次に、境界の識別度が不十分な点を考慮して、境界情報をより良く保持し境界識別度を向上させてセグメンテーション精度を高めるためのカスケード特徴融合ネットワークを設計しました。最後に、特徴の相補性を実現し、より完全かつ有効な特徴を捉えるために二重ブランチ混合アップサンプリングモジュールを導入しました。CVC-ClinicDBおよびKvasirデータセットでのテストでは、本稿のアルゴリズムの平均Dice係数はそれぞれ0.944、0.920、平均IoUはそれぞれ0.900、0.869であり、M²SNetアルゴリズムの平均Dice係数は0.922、0.912、平均IoUは0.880、0.861でした。ETIS-LaribPolypDB、CVC-300、CVC-ColonDBデータセットのテストでは、本稿のアルゴリズムの平均Dice係数はそれぞれ0.776、0.915、0.782であり、M²SNetアルゴリズムはそれぞれ0.749、0.903、0.758でした。実験結果は本稿のアルゴリズムが高いセグメンテーション精度と優れた汎化能力を有することを示しています。

多尺度ポリープセグメンテーション;チャネルグループ空間強化;境界特徴強化;カスケード特徴融合;二重ブランチアップサンプリング