[1]王娜,贾伟,赵雪芬,等.基于边缘关键点和边缘注意力的黑色素瘤图像分割方法[J].中国医学物理学杂志,2024,41(10):1225-1236.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.10.006]
　WANG Na,JIA Wei,ZHAO Xuefen,et al.Melanoma image segmentation method based on edge key points and edge attention[J].Chinese Journal of Medical Physics,2024,41(10):1225-1236.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.10.006]
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基于边缘关键点和边缘注意力的黑色素瘤图像分割方法()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
41卷
期数:
2024年第10期
页码:
1225-1236
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2024-10-25

文章信息/Info

Title:
Melanoma image segmentation method based on edge key points and edge attention
文章编号:
1005-202X（2024）10-1225-12
作者:
王娜1; 贾伟1; 2; 赵雪芬1; 高宏娟1; 2
1.宁夏大学信息工程学院， 宁夏 银川 750021； 2.宁夏“东数西算”人工智能与信息安全重点实验室， 宁夏 银川 750021
Author(s):
WANG Na1;  JIA Wei1;  2;  ZHAO Xuefen1;  GAO Hongjuan1;  2
1. School of Information Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, China 2. Ningxia Key Laboratory of Artificial Intelligence and Information Security for Channeling Computing Resources from the East to the West, Yinchuan 750021, China
关键词:
黑色素瘤; 图像分割; 多尺度; 边缘注意力; 边缘关键点选择
Keywords:
Keywords: melanoma image segmentation multi-scale edge attention edge key point selection
分类号:
R318；TP391
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.10.006
文献标志码:
A
摘要:
黑色素瘤图像的高精度分割对早期诊断和提高患者的生存率至关重要。然而，由于黑色素瘤的边缘区域模糊，呈现出不规则的形状，使得现有分割方法难以获取边缘特征信息，影响了黑色素瘤图像分割的准确率。为解决该问题，提出了一种基于边缘关键点和边缘注意力的黑色素瘤图像分割方法。首先，在编码器中设计了点渲染的边缘关键点选择模块和组合卷积变压器块，通过边缘关键点的选择，引导获取边缘的局部特征和全局特征。然后，在编码器中设计边缘细化模块用于细化深层网络的边缘特征，最后，在跳连接中设计了多尺度边缘注意力模块，能够更好地捕获图像多尺度的边缘形状特征。将所提方法在ISIC 2018和PH2两个数据集上进行实验，实验结果表明，与现有分割方法相比，所提方法具有较好的分割性能。
Abstract:
Abstract: High-precision segmentation of melanoma images is crucial for early diagnosis and improving patient survival. However, the blurring of the edge region of melanoma, which presents irregular shapes, makes it difficult for existing segmentation methods to obtain edge feature information, affecting the accuracy of melanoma image segmentation. To solve this problem, a melanoma image segmentation method based on edge key points and edge attention is proposed. An edge key point selection module for point rendering and a combined convolution transformer block are designed in the encoder to guide the acquisition of local and global features of the edge by selecting edge key points. Then, the edge refinement module is designed in the encoder to refine the edge features of the deep network, and finally, the multi-scale edge attention module is designed in the skip connection, which enables the capture of the edge shape features at multiple scales. The tests on two datasets (ISIC 2018 and PH2) demonstrate that the proposed method has better segmentation performance than the existing segmentation methods.

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2024-04-15 【基金项目】国家自然科学基金（62062057，12062021）；宁夏自然科学基金（2022AAC03005） 【作者简介】王娜，硕士研究生，主要研究方向：医学图像处理与分析，E-mail: 2970722507@qq.com 【通信作者】贾伟，博士，副教授，主要研究方向：医学图像处理与分析，E-mail: jiawnx@163.com
更新日期/Last Update: 2024-10-29