localswin:基于swin-transformer的高效胃癌病理图像分割  

作　　者：毛松仁 刘杰 MAO Songren;LIU Jie

机构地区：[1]太原师范学院计算机科学与技术学院,山西晋中030600 [2]太原工业学院计算机工程系,山西太原030000 [3]中北大学信息探测与处理山西省重点实验室,山西太原030051

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第1期212-216,共5页Information Technology and Informatization

基　　金：信息探测与处理山西省重点实验室开放基金资助(2022-001)。

摘　　要：医学图像分割技术在疾病诊断中发挥着重要作用,但是CNN在处理图像时缺乏全局上下文信息,而transformer对于局部信息处理能力相对较弱,这都影响分割任务的准确性。针对这一问题,提出名为localswin的高性能分割网络,在U-Net架构的基础上,编码部分使用swin transformer模块,将反向残差块中所使用的深度卷积引入前馈网络中,增强了对局部特征的提取能力。利用所提出的策略来融合全局和局部特征,提高了模型的性能和效果。在公开的BOT胃切片数据集上评估了所提出的网络。实验结果表明,localswin与其他深度分割模型相比,在分割任务上有更好的效果,对基于切片的分割的准确率达到86.27%。

关 键 词：医学图像分割 swin transformer localswin U型架构 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] R735.2[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]