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为了提高结肠镜下肠道息肉检测率，提出了一种改进 Deep Labv3+网络的肠道息肉分割方法。在数据预处理阶段，利用中值滤波的非线性滤波特性去除掉图像反光区域，并结合 Grab Cut算法对息肉区域进行预提取，得到息肉位置的粗分割结果，将其与原图叠加以増强息肉位置的信号强度。在网络结构上，将通过神经架构搜索得到的最优密集预测单元引λ Deeplabⅴ3-网络，并在解码器部分采用3层深度可分离卷积逐步获取分割结果，减少分割过程中不完全分割的情况。实验通过对CVC- Clinicdb教据集进行训练和测试，以平均交并比、Dice系数、敏感度、精确率以及Fl值作为评判标准，其中平均交并比达到0.947，其余4项指标也均高于0935。实验结果表明提出的方法与现有方法相比，对肠道息肉图像分割在精度上有一定提升，对深度学习在肠道息肉图像的处理和分析具有借鉴意义。
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