Three-stage polyp segmentation network based on reverse attention feature purification with Pyramid Vision transformer

分割 人工智能 棱锥(几何) 计算机科学 计算机视觉 阶段(地层学) 特征(语言学) 变压器 图像分割 模式识别(心理学) 工程类 数学 地质学 电气工程 哲学 语言学 古生物学 电压 几何学
作者
Lingbing Meng,Yuting Li,Weiwei Duan
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:179: 108930-108930
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108930
摘要

Colorectal polyps serve as potential precursors of colorectal cancer and automating polyp segmentation aids physicians in accurately identifying potential polyp regions, thereby reducing misdiagnoses and missed diagnoses. However, existing models often fall short in accurately segmenting polyps due to the high degree of similarity between polyp regions and surrounding tissue in terms of color, texture, and shape. To address this challenge, this study proposes a novel three-stage polyp segmentation network, named Reverse Attention Feature Purification with Pyramid Vision Transformer (RAFPNet), which adopts an iterative feedback UNet architecture to refine polyp saliency maps for precise segmentation. Initially, a Multi-Scale Feature Aggregation (MSFA) module is introduced to generate preliminary polyp saliency maps. Subsequently, a Reverse Attention Feature Purification (RAFP) module is devised to effectively suppress low-level surrounding tissue features while enhancing high-level semantic polyp information based on the preliminary saliency maps. Finally, the UNet architecture is leveraged to further refine the feature maps in a coarse-to-fine approach. Extensive experiments conducted on five widely used polyp segmentation datasets and three video polyp segmentation datasets demonstrate the superior performance of RAFPNet over state-of-the-art models across multiple evaluation metrics.
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