一种基于CNN和Transformer融合的结肠镜息肉图像分割方法

摘要

本发明提供了一种基于CNN和Transformer融合的结肠镜息肉图像分割方法，其步骤为：S1，将结肠镜息肉图像数据集划分为训练、验证和测试样本集；S2，对样本集进行数据预处理操作；S3，使用预处理后训练和验证样本集对神经网络模型进行训练、验证，并保存训练好的神经网络模型；S4，将预处理后测试样本集输入训练好的神经网络模型中，得到结肠镜息肉图像粗分割结果；S5，对结肠镜息肉图像粗分割结果进行图像后处理操作，得到最终分割结果。本发明创新性设计了一种CNN和Transformer神经网络融合模型，其弥补了CNN和Transformer分支特征融合过程中因学习范式差异而产生的潜在问题，进而充分利用两者特征互补性，有效地解决了息肉难以定位、细节难以捕获以及伪装性区域难以辨别问题。