MicroAUNet: Boundary-Enhanced Multi-scale Fusion with Knowledge Distillation for Colonoscopy Polyp Image Segmentation
Di cosa parla
Per trovare e delimitare con precisione i polipi nelle immagini di colonscopia servono algoritmi che producano margini netti ma restino abbastanza rapidi per l’uso clinico. MicroAUNet è un modello compatto che punta a rendere più chiari i bordi dei polipi e a imparare da un modello più grande; i test mostrano ottima accuratezza mantenendo bassa complessità. Il codice è reso pubblico.
Cosa permette di osservare
Permette di esplorare se approcci molto più leggeri possono offrire margini di polipo altrettanto chiari rispetto ai modelli pesanti e come un modello piccolo possa apprendere da uno più grande mantenendo bassa complessità.
Dalla fonte
Early and accurate segmentation of colorectal polyps is critical for reducing colorectal cancer mortality, which has been extensively explored by academia and industry. However, current deep learning-based polyp segmentation models either compromise clinical decision-making by providing ambiguous polyp margins in segmentation outputs or rely on heavy architectures with high computational complexity, resulting in insufficient inference speeds for real-time colorectal endoscopic applications. To address this problem, we propose MicroAUNet, a lightweight attention-based segmentation network, which synergistically combines depthwise-separable dilated convolutions with a single-path, parameter-shared channel-spatial attention block to effectively strengthen multi-scale boundary features. On the basis of it, a progressive two-stage knowledge-distillation scheme is introduced to transfer seman…