基于具有空间注意力机制的Mask R-CNN的口腔白斑分割

摘要

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,考虑了空间上的重要性信息,帮助Mask R-CNN关注更重要的区域。此外,受限于数据量较少,该文利用在其他相关大数据集里训练出来的预训练模型,同时采用冻结浅层参数,更新深层参数的策略。试验结果表明,该文所提方法实现了相比于传统Mask R-CNN更好的性能。