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PolypSeg+: A Lightweight Context-Aware Network for Real-Time Polyp Segmentation

计算机科学 分割 棱锥(几何) 背景(考古学) 人工智能 任务(项目管理) 特征(语言学) 图像分割 融合机制 计算机视觉 模式识别(心理学) 融合 古生物学 生物 哲学 经济 物理 管理 光学 脂质双层融合 语言学
作者
Huisi Wu,Zebin Zhao,Jiafu Zhong,Wei Wang,Zhenkun Wen,Jing Qin
出处
期刊:IEEE transactions on cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:53 (4): 2610-2621 被引量:34
标识
DOI:10.1109/tcyb.2022.3162873
摘要

Automatic polyp segmentation from colonoscopy videos is a prerequisite for the development of a computer-assisted colon cancer examination and diagnosis system. However, it remains a very challenging task owing to the large variation of polyps, the low contrast between polyps and background, and the blurring boundaries of polyps. More importantly, real-time performance is a necessity of this task, as it is anticipated that the segmented results can be immediately presented to the doctor during the colonoscopy intervention for his/her prompt decision and action. It is difficult to develop a model with powerful representation capability, yielding satisfactory segmentation results and, simultaneously, maintaining real-time performance. In this article, we present a novel lightweight context-aware network, namely, PolypSeg+, attempting to capture distinguishable features of polyps without increasing network complexity and sacrificing time performance. To achieve this, a set of novel lightweight techniques is developed and integrated into the proposed PolypSeg+, including an adaptive scale context (ASC) module equipped with a lightweight attention mechanism to tackle the large-scale variation of polyps, an efficient global context (EGC) module to promote the fusion of low-level and high-level features by excluding background noise and preserving boundary details, and a lightweight feature pyramid fusion (FPF) module to further refine the features extracted from the ASC and EGC. We extensively evaluate the proposed PolypSeg+ on two famous public available datasets for the polyp segmentation task: 1) Kvasir-SEG and 2) CVC-Endoscenestill. The experimental results demonstrate that our PolypSeg+ consistently outperforms other state-of-the-art networks by achieving better segmentation accuracy in much less running time. The code is available at https://github.com/szu-zzb/polypsegplus.
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