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摘要
结直肠癌作为全球三大常见癌症之一,大多数情况下是由结直肠息肉演变而来。结
肠镜检查是一种检测息肉的有效方法。在临床实践中,及时发现并切除息肉可以有效预
防结直肠癌的发生,因此,从结肠镜图像中准确分割病灶区域至关重要。随着深度学习
技术的不断发展,许多网络模型已经在结直肠息肉图像分割任务上取得了不错的结果。
然而,这一领域仍然面临一些挑战:a)受检测设备、检测环境、病人病理等因素的影响,
导致息肉成像差异较大;b)息肉自身呈现的复杂多样性,例如形状多变、大小不一、边
缘模糊。因此,现有网络
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