PraNet : Réseau d'Attention Inversée Parallèle pour la Segmentation des Polypes

La coloscopie est une technique efficace pour détecter les polypes colo-rectaux, qui sont fortement liés au cancer colo-rectal. En pratique clinique, le segmentage des polypes à partir d'images de coloscopie revêt une grande importance car il fournit des informations précieuses pour le diagnostic et la chirurgie. Cependant, un segmentage précis des polypes est une tâche complexe pour deux raisons principales : (i) le même type de polype peut présenter une diversité de tailles, de couleurs et de textures ; et (ii) la frontière entre un polype et sa muqueuse environnante n'est pas nette. Pour relever ces défis, nous proposons un réseau d'attention inversée parallèle (PraNet) pour un segmentage précis des polypes dans les images de coloscopie. Plus précisément, nous commençons par agréger les caractéristiques des couches de haut niveau en utilisant un décodeur partiel parallèle (PPD). Sur la base de cette caractéristique combinée, nous générons ensuite une carte globale comme zone de guidage initiale pour les composants suivants. De plus, nous extrayons les indices de contour en utilisant un module d'attention inversée (RA), capable d'établir la relation entre les zones et les indices de contour. Grâce au mécanisme de coopération récurrente entre les zones et les contours, notre PraNet est capable de corriger toute prédiction mal alignée, améliorant ainsi la précision du segmentage. Les évaluations quantitatives et qualitatives sur cinq jeux de données difficiles selon six métriques montrent que notre PraNet améliore significativement la précision du segmentage et présente plusieurs avantages en termes de généralisation et d'efficacité du segmentage en temps réel.