摘要
结肠直肠癌仍是导致癌症相关死亡的重要原因，而结肠镜检查中遗漏的腺瘤仍是一个亟待解决的临床问题。基于视频的计算机辅助诊断技术有助于识别息肉，但真实的结肠镜检查视频往往存在因运动模糊、镜面反射、传感器噪声以及压缩等因素导致的帧级质量下降。传统的时序模型通常会将置信度相似的帧进行聚合处理，因此少数质量较差的帧就可能影响整个视频的表征效果。本文提出了一种名为QBi-SSM的可靠性引导型双向状态空间框架，用于实现视频级息肉分类。该框架结合了帧可靠性滤波器（FRF）与双向上下文状态空间模块（BC-SSM）：前者通过清晰度、运动程度和熵值等特征来评估帧的可靠性，并抑制不可靠的特征；后者则能从两个方向整合时序信息。其目的是在内窥镜视频中帧质量不同时，依然保持轻量级的时序建模稳定性。此处，“纯净数据集”指的是在施加任何合成质量降级处理之前对原始测试视频进行的评估。在LDPolypVideo和HyperKvasir数据集上的实验表明，该模型在纯净数据集上的表现已相当优异，无需再大幅提升性能；同时，无论是控制性的合成质量降级测试，还是对自然退化数据集的分析，都显示在帧质量不均匀的情况下，该模型的鲁棒性优势更为明显。此外，消融实验还分析了可靠性滤波、特征对齐、双向扫描以及损失函数设计等因素的影响。
