基于具有空间注意力机制的Mask R-CNN的口腔白斑分割

• 作 者: 谢飞 穆昱 管子玉 沈雪敏 许鹏飞 王和旭
• 机 构: 西北工业大学计算机学院,咸阳师范学院计算机学院,西北大学信息科学与技术学院,上海交通大学医学院附属第九人民医院,西京学院
• 出 处: 西北大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2020年1期
• 关键词: 口腔白斑 Mask R-CNN 注意力机制 迁移学习
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61876145,61973249,61973250);陕西省教育厅服务地方科学研究计划项目(19JC041,19JC038)

口腔白斑(OLK)是一种癌前病变,由于其与口腔内健康组织有视觉相似性,导致难以准确区分,目前,对OLK的诊断主要来自专业医生的经验,但这种方式效率低,诊断受主观影响大。该文提出具有空间注意力机制(spatial attention)的Mask R-CNN方法(Mask R-CNN-S)用于口腔白斑分割。Mask R-CNN特征提取能力受限于多任务的设计,在口腔白斑上分割效果并不理想。而Mask R-CNN-S是基于Mask R-CNN网络,并引入了卷积块状注意力模块(CBAM)中的空间注意力模块,考虑了空