基于M2SNet的結(jié)直腸息肉圖像分割

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摘  要：精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)影像分割對臨床診斷具有重要價值。然而，病灶在醫(yī)學(xué)影像中常呈現(xiàn)形狀不規(guī)則、邊緣模糊等特征，給快速篩查與精準(zhǔn)診斷帶來了極大挑戰(zhàn)。為此，該研究提出基于多尺度減法機制的網(wǎng)絡(luò)模型M2SNet，并將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像中的息肉檢測。在五個息肉數(shù)據(jù)集上，與U-Net、Attention-UNet、TransUNet和ResUNet等主流模型進行對比實驗，結(jié)果顯示，M2SNet展現(xiàn)出更優(yōu)的分割性能。（剩余13154字）