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作者：黄蕾;吴云;
单位：公共大数据国家重点实验室;贵州大学计算机科学与技术学院;
摘要：针对氟骨症X光图像中病灶区域轮廓不规则，边界模糊的问题，提出一种结合动态蛇形卷积、图卷积注意力的氟骨症X光图像分割方法。在编码器部分，提出全域动态蛇形卷积模块(ODSCM))来补充由于单一卷积所缺乏多尺度特征感知能力，从而减轻卷积过程中的特征丢失现象；在解码器部分，提出图卷积注意力模块(GCA)捕获长距离像素依赖，结合通道注意力聚焦关键病灶区域。为了提高性能并减少参数量，引入幻影卷积模块(GCB),并在U-Net解码结构的基础上去除了与前两层特征的跳跃连接操作，以提高模型的泛化性能。在氟骨症X光图像分割数据集上进行验证，所提方法的DSC、IoU、Accuracy和Recall分别为0.77、0.64、0.85和0.75。实验结果表明，所提方法优于目前主流的医学图像分割方法，特别在氟骨症细小骨质增生病灶上表现出色。
关键词：动态蛇形卷积;;图卷积注意力;;氟骨症
基金资助：国家自然科学基金资助项目(62266011);; 贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2022]一般119)
