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可变形分支注意力融合网络的胰腺分割方法
1
作者
付艳贞
樊建聪
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第11期2717-2724,共8页
胰腺具有尺寸小、形状不规则且多变的特点,因此在腹部CT图像中自动分割胰腺具有极大的挑战性.为了适应胰腺特征并解决其分割困难的问题,本文提出了一种轻量级的可变形分支注意力融合网络(Deformable Branch Attention Fusion Network,DB...
胰腺具有尺寸小、形状不规则且多变的特点,因此在腹部CT图像中自动分割胰腺具有极大的挑战性.为了适应胰腺特征并解决其分割困难的问题,本文提出了一种轻量级的可变形分支注意力融合网络(Deformable Branch Attention Fusion Network,DBA-Net)作为胰腺自动分割方法.该方法首先将候选区域裁剪出来作为网络的输入,以便减少背景干扰并突出胰腺区域;然后引入可变形卷积使网络自适应地学习胰腺的空间结构;最后提出分支注意力融合模块实现低级别特征和高级别特征的融合,帮助解码器更好地还原特征图.本文的方法在NIH数据集上测试的Dice相似系数为85.3%,在MSD数据集上的Dice相似系数为78.9%,相比基线U-Net分别提高了3.9%和5.6%.实验结果表明本文的方法能够对胰腺进行更好的分割.
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关键词
胰腺分割
轻量级
可变形卷积
分支注意力融合模块
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职称材料
题名
可变形分支注意力融合网络的胰腺分割方法
1
作者
付艳贞
樊建聪
机构
山东科技大学计算机科学与工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第11期2717-2724,共8页
基金
山东省自然科学基金项目(ZR2018MF009)资助.
文摘
胰腺具有尺寸小、形状不规则且多变的特点,因此在腹部CT图像中自动分割胰腺具有极大的挑战性.为了适应胰腺特征并解决其分割困难的问题,本文提出了一种轻量级的可变形分支注意力融合网络(Deformable Branch Attention Fusion Network,DBA-Net)作为胰腺自动分割方法.该方法首先将候选区域裁剪出来作为网络的输入,以便减少背景干扰并突出胰腺区域;然后引入可变形卷积使网络自适应地学习胰腺的空间结构;最后提出分支注意力融合模块实现低级别特征和高级别特征的融合,帮助解码器更好地还原特征图.本文的方法在NIH数据集上测试的Dice相似系数为85.3%,在MSD数据集上的Dice相似系数为78.9%,相比基线U-Net分别提高了3.9%和5.6%.实验结果表明本文的方法能够对胰腺进行更好的分割.
关键词
胰腺分割
轻量级
可变形卷积
分支注意力融合模块
Keywords
pancreas segmentation
lightweight
deformable convolutions
branch attention fusion module
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
可变形分支注意力融合网络的胰腺分割方法
付艳贞
樊建聪
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024
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