融合CNN和Transformer的并行双分支皮肤病灶图像分割
Parallel dual-branch image segmentation of skin lesions fusing CNN and Transformer
长江大学 计算机科学学院, 湖北 荆州 434000
摘要
准确的皮肤病变自动分割对于协助医生临床诊断和治疗至关重要。针对现有卷积结构能提取局部特征信息但无法建模长程依赖关系，而Transformer能提取全局上下文信息但存在细节信息丢失的问题，提出了一种融合CNN和Transformer的并行多尺度自动分割网络PDTransCNN。首先以基于ResNet34的CNN分支和Transformer分支并行提取皮肤病图像的特征信息，构建多级局部相关性和捕获上下文信息间的长距离依赖关系；其次利用特征融合模块FM互补两分支特征间的关键信息，增强语义信息间的依赖关系；最后采用Transformer解码单元逐步融合编码块和融合单元所提取到的语义信息得到最终分割结果。该模型在ISIC2016、ISIC2017和ISIC2018数据集上进行测试，其Dice系数分别高达91.72%、87.34%和90.01%，IoU值分别为85.6%、79.55%和83.67%。实验结果表明，PDTransCNN相比其他分割模型具有更好的分割性能，能清晰有效地分割皮肤病变图像。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62006028)
湖北省自然科学基金资助项目(2023AFB909)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0600
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2554-2560
文章编号: 1001-3695(2024)08-044-2554-07
发布历史
[2024-04-22] 优先出版
[2024-08-05] 印刷出版
引用本文
陶惜婷, 叶青. 融合CNN和Transformer的并行双分支皮肤病灶图像分割 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8): 2554-2560. (Tao Xiting, Ye Qing. Parallel dual-branch image segmentation of skin lesions fusing CNN and Transformer [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8): 2554-2560. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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