GatedSegDiff：突破皮肤病变分割难题，助力黑色素瘤精准诊断

为解决皮肤病变区域模糊边界处理难题，研究人员开发 GatedSegDiff，提升分割精度，助力诊断。

　　皮肤病变分割在皮肤病诊断中至关重要，它对维持诊断准确性起着关键作用。尽管现有的图像分割方法取得了一定进展，但在处理皮肤病变区域模糊边界时仍面临挑战。为此，研究人员开发了 GatedSegDiff（门控分割扩散模型），这是一个专门用于黑色素瘤皮肤病变图像分割的端到端框架。该模型创新性地将去噪网络的语义表示能力与新型门控注意力融合模块相结合，有效融合了不同尺度的特征图，提高了分割精度。研究人员在 ISIC 2017、ISIC 2018 和 PH2 图像数据集上对模型进行了评估。在交并比（IoU）得分方面，该模型在三个数据集上平均提高了 4.3%，而 95% 豪斯多夫距离（HD95）得分降低了 1.5%。GatedSegDiff 在多个性能指标上优于现有的先进方法，在皮肤病变分割任务中取得了显著进展，验证了其在该特定领域的有效性。影响声明 ——GatedSegDiff 模型在医学图像分割，尤其是皮肤病变分割中的创新性应用，显著提高了诊断精度和效率。通过聚焦病变边界区域的信息，它大幅提升了对边界模糊病变的分割准确性，这对于黑色素瘤等严重皮肤病的早期诊断至关重要。此外，该模型解决了一般医学图像分割方法在处理特定皮肤病变时的不足，不过其在其他类型医学图像中的适用性仍需进一步研究。该模型在多个皮肤病变数据集上的出色表现，凸显了其在数字皮肤科诊断中的应用潜力，能够为患者提供更快、更可靠的服务，对皮肤病诊断领域的临床应用具有重要意义。黑色素分割可应用于医学综合分类技术，帮助专家为患者选择最合适的治疗方案。