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為了提高結腸鏡下腸道息肉檢測率，提出了一種改進 Deep Labv3+網絡的腸道息肉分割方法。在數據預處理階段，利用中值濾波的非線性濾波特性去除掉圖像反光區域，并結合 Grab Cut算法對息肉區域進行預提取，得到息肉位置的粗分割結果，將其與原圖疊加以増強息肉位置的信號強度。在網絡結構上，將通過神經架構搜索得到的最優密集預測單元引λ Deeplabⅴ3-網絡，并在解碼器部分采用3層深度可分離卷積逐步獲取分割結果，減少分割過程中不完全分割的情況。實驗通過對CVC- Clinicdb教據集進行訓練和測試，以平均交并比、Dice系數、敏感度、精確率以及Fl值作為評判標準，其中平均交并比達到0.947，其余4項指標也均高于0935。實驗結果表明提出的方法與現有方法相比，對腸道息肉圖像分割在精度上有一定提升，對深度學習在腸道息肉圖像的處理和分析具有借鑒意義。
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