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基于边缘增强的交叉注意力医学影像分割方法
1
作者
陆秋
张云磊
+1 位作者
邵铧泽
黄琳
《桂林理工大学学报》
北大核心
2025年第1期111-119,共9页
为了在复杂的腹部多器官MRI和CT医学影像中解决目标区域与背景的边缘误分割问题,提出一种以ResUNet网络为基架,包含二维分轴的交叉注意力机制和两阶段边缘增强模块的网络模型(REAUp-L)。第1阶段的边缘信息增强模块用于下采样阶段,以更...
为了在复杂的腹部多器官MRI和CT医学影像中解决目标区域与背景的边缘误分割问题,提出一种以ResUNet网络为基架,包含二维分轴的交叉注意力机制和两阶段边缘增强模块的网络模型(REAUp-L)。第1阶段的边缘信息增强模块用于下采样阶段,以更好地提取边缘信息;第2阶段的不确定性概率边缘区域增强模块用于上采样阶段,以更好地保留边缘信息和降低噪声造成的误差;跳跃连接阶段使用一种二维分轴交叉注意力机制,以更好地捕获全局依赖关系。在腹部多器官数据集上进行的实验结果表明:该网络模型较基于UNet改进的3种主流网络模型在Dice和IoU评价指标中都有了一定的提升;边缘增强能有效提取医学影像的边缘信息,得到更加清晰的边缘曲线,有利于进一步提升分割性能。
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关键词
医学影像分割
交叉注意力
机制
不确定性
像素点概率机制
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职称材料
题名
基于边缘增强的交叉注意力医学影像分割方法
1
作者
陆秋
张云磊
邵铧泽
黄琳
机构
桂林理工大学计算机科学与工程学院
桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
出处
《桂林理工大学学报》
北大核心
2025年第1期111-119,共9页
基金
国家自然科学基金地区基金项目(62266015)
广西自然科学基金项目(2022GXNSFAA035644)。
文摘
为了在复杂的腹部多器官MRI和CT医学影像中解决目标区域与背景的边缘误分割问题,提出一种以ResUNet网络为基架,包含二维分轴的交叉注意力机制和两阶段边缘增强模块的网络模型(REAUp-L)。第1阶段的边缘信息增强模块用于下采样阶段,以更好地提取边缘信息;第2阶段的不确定性概率边缘区域增强模块用于上采样阶段,以更好地保留边缘信息和降低噪声造成的误差;跳跃连接阶段使用一种二维分轴交叉注意力机制,以更好地捕获全局依赖关系。在腹部多器官数据集上进行的实验结果表明:该网络模型较基于UNet改进的3种主流网络模型在Dice和IoU评价指标中都有了一定的提升;边缘增强能有效提取医学影像的边缘信息,得到更加清晰的边缘曲线,有利于进一步提升分割性能。
关键词
医学影像分割
交叉注意力
机制
不确定性
像素点概率机制
Keywords
medical image segmentation
cross-attention mechanism
uncertainty
pixel point probability mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于边缘增强的交叉注意力医学影像分割方法
陆秋
张云磊
邵铧泽
黄琳
《桂林理工大学学报》
北大核心
2025
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