http://www.jsjkx.comDOI:10.11896/jsjkx.220300054到稿日期:2022-03-07返修日期:2022-08-16基金项目:国家自然科学基金(61703252,62076154,62276161,U21A20513);山西省重点研发项目(202102150401013)ThisworkwassupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina(61703252,62076154,62276161,U21A20513)andKeyResearchandDevelopmentProgramofShanxiProvince(202102150401013).通信作者:王文剑(wjwang@sxu.edu.cn)融合边缘增强与多尺度注意力的皮肤病变分割白雪飞1靳智超1王文剑1,2马亚楠11山西大学计算机与信息技术学院太原0300062计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)太原030006(baixuefei@sxu.edu.cn)摘要皮肤病变形状、颜色、大小类型多样,给皮肤病变的准确分割带来了巨大挑战。针对这一问题,提出了一种融合边缘增强与多尺度注意力的皮肤病变分割网络(BEMAU-Net)。该网络包含一个用于提取全局特征的空间多尺度注意力模块和一个用于增强病变区域边缘特征的边缘增强模块,将两种模块添加到以编码解码结构为主干的网络(U-Net)中,能够有效抑制病变图像中背景噪声的干扰并强化病灶的边缘细节。此外,设计了混合损失函数,结合DiceLoss和BoundaryLoss,并在训练过程中实现混合损失函数的动态权重调整,使网络对病变图像整体特征和边缘细节特征的提取进行多重监督,缓解了皮肤病变图像分割中毛发干扰和边缘模糊的问题。在ISIC2017和ISIC2018两个公开数据集上的实验结果表明,所提算法对皮肤病变部位的分割图像边缘连续、轮廓清晰,具有更好的分割效果。关键词:皮肤病变分割;空间多尺度注意力;全局特征;边缘增强;U-Net中图法分类号TP391SkinLesionSegmentationCombiningBoundaryEnhancementandMulti-scaleAttentionBAIXuefei1,JINZhichao1,WANGWenjian1,2andMAYanan11SchoolofComputerandInformationTechnology,ShanxiUniversity,Taiyuan030006,China2KeyLaboratoryofComputationalIntelligenceandChineseInformationProcessingofMinistryofEducation(ShanxiUniversity),Taiyuan030006,ChinaAbstractInviewofthevarioustypesofskinlesionsinshape,colorandsize,whichposeahugechallengetotheaccurateseg-mentationofskinlesions,askinlesionsegmentationnetworkthatcombinesboundaryenhancementandmulti-scaleattentionisproposed(BEMAU-Net).Itconsistsoftwomodules,oneiscalledspatialmulti-scaleattentionmodule,whichisusedtoextractspa...
