换一批基于TE-Deformable DETR的食管鳞癌检测算法
TE-Deformable DETR based detection algorithm for esophageal squamous cell carcinoma
摘要针对消化内镜下食管鳞癌病灶与健康区域在颜色和纹理上的视觉相似性以及卷积神经网络目标检测模型精度不足的问题,提出一种基于纹理增强的Deformable DETR(TE-Deformable DETR)检测算法.首先,采用UP-DETR的预训练策略对胃肠道公开数据集中的110079张图像进行预训练,旨在提升Transformer的泛化能力.其次,提出一种纹理和颜色增强的前处理算法,有效增强病灶与背景之间的对比度.接着,设计TE-Deformable DETR,提出多尺度纹理特征增强投影层,以提升模型对微小纹理变化的敏感性,并结合搜索注意力机制,进一步增强模型对病灶特征的捕捉能力.该方法在食管鳞癌多中心数据集上表现出更高的检测精度.实验结果表明,相较于基准Deformable DETR算法,改进后的算法在mAP和mAP50指标上分别提高5.1%和6.1%,召回率达到98.7%.
更多相关知识
关键词
食管鳞癌目标检测纹理增强搜索注意力esophageal squamous cell carcinomaobject detectiontexture enhancementsearch attention
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-202X.2026.02.005
发布时间
2026-02-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览1
- 被引0
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
