融合改进的Swin-Transformer和 U-Net算法的结肠息肉分割算法设计与编程实现。结肠息肉分割算法主要主要融合改进的Swin-Transformer和U-Net算法,设计开发一种融合swin-transformer和u-net算法结直肠息肉图像分割新型网络模型。该网络模型将Swin-transformer嵌入到经典的UNet中，由Swin-Transformer和残差神经网络并联构成了一种新型的双编码器结构，用于对结直肠息肉快速、准确识别与检测。
（1）设计了一个空间交互模块(SIM)，通过建立空间维度上的像素级相关性来编码Swin-transformer块中的空间信息，弥补了Swin-transformer窗口机制所限制的全局建模能力；
（2）构造了特征压缩模块(FCM)，以缓解patch token下采样过程中小尺度特征的遗漏；
（3）设计了一个关系聚合模块(RAM)，作为双编码器之间的桥梁，从辅助编码器中提取与chanel相关的信息作为全局线索来指导主编码器。