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    利用腸道圖像輪廓背景先驗(yàn)的顯著性息肉檢測(cè)

    2021-12-08 07:05:04莊新鳳何東蔚何熊熊朱錦輝
    關(guān)鍵詞:先驗(yàn)輪廓息肉

    莊新鳳,李 勝,何東蔚,何熊熊,朱錦輝

    1(浙江工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,杭州 310023) 2(浙江大學(xué) 醫(yī)學(xué)院附屬第二醫(yī)院 消化外科,杭州 310023) E-mail:shengli@zjut.edu.cn

    1 引 言

    結(jié)直腸癌(CRC)是最常見的惡性腫瘤之一,近年來我國CRC發(fā)病率總體也呈現(xiàn)上升趨勢(shì),在消化系統(tǒng)惡性腫瘤中居第2位[1].CRC的早期形態(tài)是結(jié)腸息肉,與CRC的發(fā)生密切相關(guān),根據(jù)結(jié)直腸息肉數(shù)目的多少分為單發(fā)性息肉和多發(fā)性息肉兩種,凡2枚及以上息肉稱多發(fā)性息肉.常見單發(fā)息肉較多,但多發(fā)息肉好發(fā)于老年患者,而且從病理類型看,癌變潛能最高的絨毛狀腺瘤也更多地集中于多發(fā)息肉[2],所以單發(fā)性息肉和多發(fā)性息肉的及時(shí)檢測(cè)對(duì)預(yù)防結(jié)腸癌都十分重要.內(nèi)窺鏡是目前用于采集腸道息肉圖像的主要手段,由于息肉的形態(tài)和大小多樣,發(fā)現(xiàn)息肉的主要因素取決于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)技能,通過人工的方式進(jìn)行息肉的檢測(cè)常常會(huì)加重醫(yī)生負(fù)擔(dān),在醫(yī)生疲憊的情況下更容易造成漏診.因此,計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)對(duì)于緩解臨床醫(yī)師的壓力和提高檢測(cè)準(zhǔn)確率具有重要意義.

    近年來,圖像顯著性檢測(cè)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[3-5],特別是在目標(biāo)識(shí)別相關(guān)問題上有著廣泛的應(yīng)用[6-8].顯著性檢測(cè)主要是通過計(jì)算機(jī)模擬人類的視覺機(jī)制來定位圖像中最引人注意的目標(biāo)區(qū)域.醫(yī)生進(jìn)行息肉檢測(cè)的過程,也可以看成一個(gè)在內(nèi)窺鏡圖片中尋找息肉區(qū)域的過程.另外,顯著性檢測(cè)的結(jié)果會(huì)得到不同像素的顯著值,值越大的像素塊越有可能是顯著性區(qū)域,反之為背景區(qū)域.因此,針對(duì)息肉的顯著性檢測(cè)算法能夠量化圖像中各個(gè)區(qū)域的重要性和參考意義,從而判斷不同區(qū)域存在息肉的可能性.

    圖像顯著性檢測(cè)方法通??梢苑譃榛跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自底向上模式的和基于任務(wù)驅(qū)動(dòng)的自頂向下模式兩類.自底向上的算法主要利用圖像的底層特征,計(jì)算不同區(qū)域之間的對(duì)比度,最后得到差異性高的區(qū)域.自頂向下的算法針對(duì)不同的任務(wù)采集大量的數(shù)據(jù)集,通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法得到不同區(qū)域的顯著值.后者需要大量的人工標(biāo)注的圖片作為訓(xùn)練集,由于受到患者隱私保護(hù)和設(shè)備參數(shù)的影響,難以獲取大量的高質(zhì)量的息肉圖片.因此本文主要研究自底向上的方法.

    Itti等[9]首次提出自底向上的顯著性檢測(cè)模型來模擬生物視覺.Cheng等[10]提出基于LAB 顏色空間的全局對(duì)比度來度量像素的顯著值.Goferman等[11]提出了上下文感知的顯著性方法.上述方法都是通過計(jì)算特征的相似度來得到不同區(qū)域的對(duì)比度,最終生成圖像的顯著模型.此類方法對(duì)于目標(biāo)與背景差別明顯的圖像具有良好的效果,但對(duì)于背景和前景相似度較高的圖像單純的利用傳統(tǒng)特征提取方法在圖像中檢測(cè)息肉的效果并不理想,為了提高準(zhǔn)確率則需要復(fù)雜的檢測(cè)算法提取高層次特征,會(huì)因此增加算法復(fù)雜度.因此,許多研究將先驗(yàn)知識(shí)引入到顯著性檢測(cè)當(dāng)中,充分利用背景先驗(yàn)知識(shí)可有效提高準(zhǔn)確率并且降低復(fù)雜度.

    自然圖像的獲取存在人的主觀能動(dòng)性,會(huì)將感興趣的目標(biāo)放在視野中央,現(xiàn)有的基于先驗(yàn)知識(shí)的算法通常假設(shè)圖像的邊界區(qū)域?yàn)楸尘?,目?biāo)區(qū)域靠近圖像中心,并以此作為前提來計(jì)算顯著值.如Wei等[12]通過單一超像素塊與邊緣超像素塊的最小測(cè)地距離計(jì)算該超像素塊的顯著性.顧廣華等[13]提出了合融前景和背景種子點(diǎn)擴(kuò)散的顯著性檢測(cè)算法,根據(jù)邊緣概率確定背景種子.Yang 等[14]提出基于圖的流形排序(Manifold Ranking,MR)的顯著性算法,選取邊界超像素作為背景種子點(diǎn),然后通過圖模型和流形排序算法計(jì)算出其他超像素相對(duì)于背景的排序值,進(jìn)而得到顯著值.對(duì)于無線膠囊內(nèi)窺鏡(WCE)圖像而言,息肉圖片大體可以分為3個(gè)區(qū)域:腸道中心暗區(qū)、腸壁褶皺區(qū)域和息肉區(qū)域,腸道中心暗區(qū)和腸壁褶皺是背景,息肉區(qū)域則是需要檢測(cè)的顯著目標(biāo).由于WCE采集不受人的主觀控制,息肉的位置往往具有很大的隨機(jī)性,可能位于圖片中心也可能位于邊緣,kvasir息肉數(shù)據(jù)集中的圖片中,目標(biāo)息肉位于邊緣的概率為51%左右,上述基于邊緣的背景先驗(yàn)方法雖然在自然圖像的目標(biāo)檢測(cè)上取得了良好的效果,但處理WCE息肉圖片時(shí)四周邊緣的背景先驗(yàn)知識(shí)不再有效.

    基于目標(biāo)先驗(yàn)的算法通常使用一個(gè)峰值位于中心的各向同性的對(duì)稱高斯函數(shù)來對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行加強(qiáng),同時(shí)減少其他區(qū)域的背景噪聲.Zhaojian等[15]通過Harris角點(diǎn)檢測(cè)計(jì)算大體位置,再利用基于中心的高斯先驗(yàn)?zāi)P蛠碓鰪?qiáng)目標(biāo)區(qū)域.Yu等[16]使用KNN和K正則圖模型計(jì)算顯著值后,運(yùn)用中心先驗(yàn)突出目標(biāo)區(qū)域.基于中心的目標(biāo)先驗(yàn)算法能夠有效地抑制背景噪聲,但是針對(duì)目標(biāo)區(qū)域偏離中心和含有多個(gè)目標(biāo)的圖像,此類算法往往會(huì)錯(cuò)誤的將目標(biāo)當(dāng)成背景進(jìn)行抑制,這些因素使得現(xiàn)有的目標(biāo)中心先驗(yàn)和四周背景先驗(yàn)的顯著性檢測(cè)算法難以適用于腸道息肉圖片.

    針對(duì)上述問題,本文提出適用于胃腸鏡圖像的基于輪廓先驗(yàn)的顯著性息肉檢測(cè)方法.本文主要貢獻(xiàn)概括如下:

    1)提出了一種基于暗區(qū)的腸道中心和基于邊緣檢測(cè)的腸道輪廓提取方法,并以此為背景先驗(yàn)來計(jì)算圖像的顯著性.不同于現(xiàn)有的基于圖像四周邊緣像素為背景的固定方式,本文方式更適用于腸道結(jié)構(gòu),并且更具靈活性.

    2)提出一種改進(jìn)的中心先驗(yàn)?zāi)P停夯谇熬暗倪B通區(qū)域中心高斯先驗(yàn)?zāi)P?不同于現(xiàn)有的基于圖片中心的單一高斯模型,本文的方法根據(jù)前景連通區(qū)域個(gè)數(shù)的區(qū)域面積,構(gòu)建相應(yīng)的高斯函數(shù)來檢測(cè)一個(gè)或多個(gè)息肉,此方法有效提升了息肉偏離中心以及存在多個(gè)息肉的圖像的檢測(cè)性能,增加了檢測(cè)的準(zhǔn)確性.

    2 顯著性檢測(cè)

    本文主要分為兩部分工作,第1部分,利用輪廓背景先驗(yàn)知識(shí)提取背景種子,通過流行排序得到基于背景的顯著圖;第2部分,在第1部分的基礎(chǔ)上選取精確的前景種子,利用流行排序以及前景中心高斯先驗(yàn)分別得到基于前景的顯著圖和高斯顯著圖,融合以上2幅顯著圖得到最終顯著圖.圖1所示為本文方法框架.

    圖1 本文顯著性息肉檢測(cè)方法框架Fig.1 Framework of the proposed saliency polyp detection method

    2.1 基于腸道中心及輪廓背景先驗(yàn)的流行排序顯著性檢測(cè)

    2.1.1 獲取背景種子

    內(nèi)窺鏡在工作過程中配有獨(dú)立光源,由于腸道整體呈管狀立體結(jié)構(gòu),腸道中心區(qū)域相對(duì)內(nèi)窺鏡攝像頭有一定的縱深,這使得腸道中心區(qū)域感光較少,呈現(xiàn)相對(duì)偏暗的情況.因此,本文提出一種基于暗區(qū)的腸道中心位置測(cè)定方法.

    圖2 超像素分割及腸道中心暗區(qū)Fig.2 SLIC and the central dark area of the intestine

    文獻(xiàn)[17]指出了canny算法對(duì)輪廓檢測(cè)的有效性,所以本文首先采用canny算法提取初步的輪廓信息,篩選出腸壁褶皺輪廓區(qū)域作為背景.圖3(a)為原圖,如圖3(b)所示canny輪廓檢測(cè)得到的整體輪廓圖存在大量的噪聲信息,比如:光斑、氣泡等.這對(duì)判斷某條邊緣是否屬于腸道褶皺輪廓造成嚴(yán)重干擾.考慮到噪聲邊緣、腸道褶皺輪廓和息肉輪廓具有以下特點(diǎn):

    1)褶皺輪廓和息肉輪廓具有較長的連續(xù)性,而噪聲輪廓的長度普遍較短.

    2)褶皺輪廓以腸道中心為中心成凸?fàn)?,息肉則成凹狀.

    因此,采用以下策略篩選可靠的腸道輪廓:

    根據(jù)輪廓長度去除噪聲的影響.設(shè)定小于Tlen長度的輪廓視為噪聲輪廓.去除噪聲輪廓后的輪廓如圖3(c)所示.

    圖3 腸壁褶皺輪廓背景種子選取過程Fig.3 Contour background seed selection process of the of intestinal wall fold

    然后,根據(jù)凹凸性區(qū)分腸壁輪廓和息肉輪廓,篩選出需要的腸道褶皺輪廓.在剩余Ne條輪廓上,取輪廓的兩個(gè)端點(diǎn)形成一條線段,并連接這條輪廓的中點(diǎn)與腸道中心點(diǎn),判斷這兩條線段是否有交點(diǎn),如果不存在交點(diǎn)說明該條輪廓成凹狀,為息肉輪廓,息肉輪廓所在超像素區(qū)域?yàn)镕e.若有交點(diǎn)則為腸壁褶皺輪廓,腸壁輪廓所在超像素區(qū)域?yàn)锽e.最終保留下來的Me條腸壁輪廓如圖3(d)所示.圖3(e)中為Me條輪廓所在的超像素區(qū)域Be={Be(1),Be(2),…,Be(Me)},Be(i)為第i條腸壁輪廓所在超像素區(qū)域,Me≤Ne.

    2.1.2 構(gòu)建流行排序算法

    將每塊超像素作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)來構(gòu)建圖模型G=(V,E).V={vi|1≤i≤N}表示為圖中所有超像素節(jié)點(diǎn)的集合,E={eij|1≤i,j≤N}表示兩節(jié)點(diǎn)間邊的集合.邊的權(quán)重由關(guān)聯(lián)矩陣W=[wij]決定,wij由式(1)計(jì)算得到.

    (1)

    其中,ci和cj表示在LAB顏色空間中結(jié)點(diǎn)vi和vj所在的超像素塊的平均顏色值;參數(shù)δ用于調(diào)節(jié)邊權(quán)重.

    文獻(xiàn)[14]采用的圖模型中,將4個(gè)邊界節(jié)點(diǎn)相連以減少背景間的測(cè)地距離,增加背景內(nèi)部的相似度.本文采用檢測(cè)到的腸道中心暗區(qū)及輪廓超像素作為背景節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接構(gòu)圖.

    流行排序函數(shù)可以用于計(jì)算種子節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)度:

    (2)

    其中,參數(shù)μ控制平滑約束(第1項(xiàng))和擬合約束(第2項(xiàng))之間的比重,fi表示單一節(jié)點(diǎn)的排序值.

    式(2)可以進(jìn)一步表示為:

    f*=(D-αW)-1y

    (3)

    其中,α=1/(1+μ),y表示種子向量,f*表示排序向量.

    以腸道中心區(qū)域Bc中的超像素作為背景種子點(diǎn),得到種子向量yc=[yc(1),yc(2),…,yc(N1)]T,

    (4)

    (5)

    類似地,分別利用輪廓背景Be(i)構(gòu)成種子向量ye(i)計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的顯著值Se(i).最后將上述顯著值通過乘法進(jìn)行融合,得到基于背景的流行排序顯著圖:

    (6)

    2.2 基于前景的多聯(lián)通區(qū)域中心高斯先驗(yàn)?zāi)P?/h3>

    2.2.1 選取前景種子

    根據(jù)第2.1.2節(jié)中得到的基于背景顯著圖,選取顯著值大于均值的前景超像素區(qū)域Fs.

    接下來,本文采用連接性的思想對(duì)2.1.1節(jié)中得到的前景區(qū)域Fe進(jìn)行擴(kuò)展.利用平均測(cè)地距離來衡量單一超像素p與多個(gè)超像素塊組成的區(qū)域Area之間的相似度Sim(p,Area).

    (7)

    qiArea

    (8)

    其中,nArea表示區(qū)域Area所含超像素的個(gè)數(shù),dgeo(p,q)如式(9)所示:

    (9)

    dapp(pi,pi+1)表示相鄰兩個(gè)超像素在LAB空間的歐氏距離,dgeo(p,q)表示超像素p和q之間的測(cè)地距離.

    通過式(10)擴(kuò)展息肉輪廓所在超像素區(qū)域.

    (10)

    為了保證前景種子的準(zhǔn)確性,利用式(11)對(duì)提取到的前景區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化,得到圖4(b)的前景區(qū)域?yàn)镕g.

    圖4 優(yōu)化后的前景種子及對(duì)應(yīng)顯著圖Fig.4 Optimized foreground seeds and corresponding saliency map

    (11)

    2.2.2 基于前景的流行排序算法

    利用2.2節(jié)所示流行排序算法,前景Fg的超像素為種子節(jié)點(diǎn),種子向量為yfg=[yfg(1),yfg(2),…,yfg(N2)]T.

    (12)

    (13)

    2.2.3 前景連通中心高斯模型

    1)對(duì)前景計(jì)算連通區(qū)域個(gè)數(shù),每個(gè)連通區(qū)域計(jì)算其質(zhì)心,并以此為中心建立對(duì)應(yīng)的高斯模型.

    (14)

    其中,x0(k)、y0(k)表示第k個(gè)連通區(qū)域的中心坐標(biāo),δx、δy表示水平和垂直方向的方差.

    2)添加高斯模型權(quán)重.由于不同的連通區(qū)域的參考意義并不相同,顯著性目標(biāo)區(qū)域往往具有較大面積,而噪聲區(qū)域,比如:光斑等,往往是獨(dú)立的小單元,因此對(duì)不同連通區(qū)域的高斯模型增加基于面積的權(quán)重,面積越大,表示該連通區(qū)域的重要性越大,越有可能是息肉區(qū)域.

    (15)

    其中,AreS(k)表示第k塊連通區(qū)域的面積.由于連通區(qū)域的面積跟該區(qū)域所包含的超像素塊的數(shù)目呈正向關(guān)系,為了增加算法的執(zhí)行效率,將公式(15)中的面積參數(shù)AreSce(k)替換為超像素塊的數(shù)目NS(k).

    (16)

    3)將不同區(qū)域的高斯顯著圖相加,得到基于多連通區(qū)域的高斯顯著圖,如圖4(d)所示.

    (17)

    其中,NC表示前景中聯(lián)通區(qū)域的個(gè)數(shù).

    最后,將高斯顯著圖與式(12)中的基于前景的顯著圖相加,得到圖4(e)最終的圖像顯著圖.

    S=Sbg+Sfg+Swg

    (18)

    3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與結(jié)果分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

    本研究實(shí)驗(yàn)設(shè)備為20GBRAM的Xeon E3-1226,操作系統(tǒng)Win10,采用Matlab R2019a進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).

    3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    由于WCE圖像四角為黑色區(qū)域,且不含有用信息,為了避免此部分對(duì)實(shí)驗(yàn)的干擾,如圖5所示去除圖像不含有用信息的黑色盲區(qū),提取內(nèi)窺鏡圖像中方形的核心區(qū)域進(jìn)行實(shí)驗(yàn).

    圖5 提取核心區(qū)域Fig.5 Extract the core area

    為了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的有效性,本文一部分采用200張包含10張多息肉圖像的公開數(shù)據(jù)集kvasir數(shù)據(jù)集的腸道息肉圖像,另一部分為300張合作醫(yī)院獲取的包含40張多息肉圖像的數(shù)據(jù)集.每張圖像均由專業(yè)醫(yī)生進(jìn)行人工標(biāo)定生成真值圖GT.最終的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集包括500張腸道息肉圖和500張對(duì)應(yīng)的GT圖.每張圖像大小為256×256像素.

    3.3 對(duì)比算法與評(píng)價(jià)指標(biāo)

    本文選取了當(dāng)前主流的以及和本文方法相關(guān)的共10種顯著性算法進(jìn)行比較,包括:IT[9],F(xiàn)T[18],GS[19],MR[14],MMR[16],wCtr[20],BECC[21],WBU[22],和GLGO[23].

    本文從客觀性能和主觀兩個(gè)方面來評(píng)價(jià)算法效果.

    主觀性能評(píng)價(jià)方面,采用生成的顯著圖與GT真值圖進(jìn)行直觀對(duì)比.如圖6中1-3行所示,與其他方法相比,本文方法可以很好的檢測(cè)到息肉區(qū)域,雖然其他方法,特別是GS、wtr方法也能較好的檢測(cè)到目標(biāo)區(qū)域,但本文方法得到的目標(biāo)息肉區(qū)域更精確,顯著圖更干凈.如第3行所示,WBU方法有時(shí)只能檢測(cè)到部分目標(biāo)區(qū)域;而如第2行所示,當(dāng)息肉幾乎完全位于邊緣區(qū)域時(shí),BECC和MMR會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)區(qū)域與目標(biāo)區(qū)域完全相反的情況,這可能就是以四邊界為背景先驗(yàn)知識(shí)帶來的影響.從圖6中4-5行可以明顯看出,本文算法準(zhǔn)確性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他算法,可以更精準(zhǔn)的檢測(cè)到偏離中心的小息肉,并擁有檢測(cè)多息肉的能力.

    圖6 10種算法的直觀比較Fig.6 Intuitive comparison of 10 algorithms

    客觀性能評(píng)價(jià)方面,采用準(zhǔn)確率-召回率曲線(Precision-Recall curve,PR曲線)、準(zhǔn)確率-召回率-F-measure柱狀圖和平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error,MAE)3種評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行定量對(duì)比.

    1)P-R曲線是重要的評(píng)價(jià)顯著性檢測(cè)算法性能的指標(biāo).首先將顯著圖的顯著值量化到[0,255]區(qū)間,并將其作為閾值.然后在不同閾值下對(duì)顯著圖進(jìn)行二值分割,再將得到的二值圖與真值圖GT進(jìn)行對(duì)比,計(jì)算不同閾值的準(zhǔn)確率Precision和召回率Recall,統(tǒng)計(jì)所有顯著圖的平均準(zhǔn)確率,即可繪制出P-R曲線.Precision和Recall計(jì)算公式為:

    (19)

    (20)

    2)F-measure是另一個(gè)常用的性能評(píng)價(jià)指標(biāo),用于綜合衡量準(zhǔn)確率(Precision)和召回率(Recall).

    (21)

    β2用于平衡Precision和Recall的影響程度,β2通常設(shè)置為0.3,以便突出準(zhǔn)確率的影響.F-measure值越大表明算法效果越好.其中,W,H 分別表示圖像的寬和長.

    從圖7PR曲線以及圖8PRF柱狀圖可以看出,本文算法準(zhǔn)確率(Precision)明顯高于其他算法,wCtr方法的準(zhǔn)確率僅次于本文算法,它也是優(yōu)化了圖像4個(gè)邊界的背景種子,減小了位于邊界的目標(biāo)前景誤判為背景的影響,也再次說明了準(zhǔn)確先驗(yàn)知識(shí)對(duì)于提高檢測(cè)準(zhǔn)確率的重要性.WBU的準(zhǔn)確率、查全率和F-measures都相對(duì)較好,說明高層次的特征的確對(duì)息肉檢測(cè)有很好的幫助.本文查全率(Recall)雖然低于BECC算法,但高于其他9種方法.BRCC和MMR算法具有很高的查全率,但不能很好的抑制背景區(qū)域、精確顯著區(qū)域,使準(zhǔn)確率偏低.本文算法可以在保證較高準(zhǔn)確率的情況下,也能夠比較完整的檢測(cè)到目標(biāo)息肉區(qū)域.

    圖7 P-R曲線圖Fig.7 P-R curves

    圖8 PRF柱狀圖Fig.8 Precision,Recall and F-measures values

    3)上述2種評(píng)價(jià)指標(biāo)(準(zhǔn)確率、查全率和 F-measure)只考慮了目標(biāo)區(qū)域的匹配程度,而忽略了背景區(qū)域,MAE指標(biāo)則能夠更加全面的度量結(jié)果的誤差,是對(duì)(準(zhǔn)確率、查全率和 F-measure)必要的補(bǔ)充.

    從表1可以看出,與其他算法相比,本文算法的有較低的平均絕對(duì)誤差(MAE).說明本文算法檢測(cè)道的顯著圖與人工標(biāo)注的GT圖相似度高,誤差低,對(duì)臨床醫(yī)生來說更具有參考價(jià)值.

    表1 10種算法的MAE值對(duì)比Table 1 Comparison of MAE values of 10 algorithms

    4 結(jié) 語

    本文主要工作主要是將計(jì)算機(jī)視覺中的顯著性目標(biāo)檢測(cè)的思想運(yùn)用于生物醫(yī)學(xué)圖像中,并根據(jù)病理圖像的形態(tài)特征提出了針對(duì)性的改進(jìn)算法,提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確度.與傳統(tǒng)的顯著性檢測(cè)方法相比,本文加入的先驗(yàn)知識(shí)更適合胃腸鏡圖像,并且通過多連通區(qū)域的高斯中心先驗(yàn)?zāi)P?,可以擁有更高的檢測(cè)多息肉的能力.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的方法相比主流的顯著性檢測(cè)算法PR曲線以及F-measure柱狀評(píng)價(jià)指標(biāo)上具有明顯提升,并且有更低的MAE值,保證了計(jì)算機(jī)輔助診斷的準(zhǔn)確性,對(duì)臨床診斷有一定的參考價(jià)值.鑒于有些腸道圖片存在暗區(qū)不明顯以及輪廓被噪聲(光斑、氣泡)干擾較為嚴(yán)重的情況,尋找更具普遍意義及魯棒性的腸道中心定位以及輪廓檢測(cè)方法將是接下來的研究工作.

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