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融合多尺度和多头注意力的医疗图像分割方法 被引量：4
1
作者 王万良 王铁军 +1 位作者 陈嘉诚 尤文波 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1796-1805,共10页
为了从医疗图像中自动且准确地提取兴趣区域,提出基于神经网络的分割模型MS2Net.针对传统卷积操作缺乏获取长距离依赖关系能力的问题,为了更好提取上下文信息,提出融合卷积和Transformer的架构.基于Transformer的上下文抽取模块通过多... 为了从医疗图像中自动且准确地提取兴趣区域,提出基于神经网络的分割模型MS2Net.针对传统卷积操作缺乏获取长距离依赖关系能力的问题,为了更好提取上下文信息,提出融合卷积和Transformer的架构.基于Transformer的上下文抽取模块通过多头自注意力得到像素间相似度关系,基于相似度关系融合各像素特征使网络拥有全局视野,使用相对位置编码使Transformer保留输入特征图的结构信息.为了使网络适应兴趣区域形态的差异,在MS2Net中应用解码端多尺度特征并提出多尺度注意力机制.对多尺度特征图依次应用分组通道和分组空间注意力,使网络自适应地选取合理的多尺度语义信息.MS2Net在数据集ISBI 2017和CVC-ColonDB上均取得较U-Net、CE-Net、DeepLab v3+、UTNet等先进方法更优的交并比指标,有着较好的泛化能力. 展开更多
关键词 医疗图像分割 深度学习 注意力 TRANSFORMER 多尺度
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