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多级特征交互Transformer的多器官图像分割
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作者 武书磊 张方红 +1 位作者 杨有 刘学文 《计算机系统应用》 2024年第6期232-241,共10页
多器官医学图像分割有助于医生做出临床诊断.针对CNN提取全局特征能力弱,Transformer提取局部特征能力弱,以及Transformer具有二次方计算复杂度的问题,提出了用于多器官医学图像分割的多级特征交互Transformer模型.所提模型采用CNN提取... 多器官医学图像分割有助于医生做出临床诊断.针对CNN提取全局特征能力弱,Transformer提取局部特征能力弱,以及Transformer具有二次方计算复杂度的问题,提出了用于多器官医学图像分割的多级特征交互Transformer模型.所提模型采用CNN提取局部特征,局部特征经Swin Transformer输出全局特征;通过下采样分别产生多级局部和全局特征,每级局部和全局特征经过交互并增强;每级增强后的特征经多级特征融合模块进行交叉融合;再次融合后的特征经过上采样和分割头输出分割掩码.所提模型在Synapse和ACDC数据集上进行实验,平均DSC和平均HD95系数值为80.16%和19.20 mm,均优于LGNet和RFE-UNet等代表性模型.该模型对多器官医学图像分割是有效的. 展开更多
关键词 多器官医学图像分割 多级特征交互 TRANSFORMER 卷积神经网络(CNN) 语义分割 深度学习
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