期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
AConvLSTM U-Net:基于双向稠密连接和注意力机制的多尺度颌骨囊肿分割模型
1
作者
李苏强
王周阳
+1 位作者
产思贤
周小龙
《南方医科大学学报》
北大核心
2025年第5期1082-1092,共11页
目的提出一种基于双向稠密连接和注意力机制的多尺度颌骨囊肿分割模型(AConvLSTM U-Net),实现颌骨囊肿图像的准确自动分割。方法使用含有2592张颌骨囊肿图像数据集。首先,AConvLSTM U-Net在编码路径上设计移动翻转瓶颈卷积模块(MBC)以...
目的提出一种基于双向稠密连接和注意力机制的多尺度颌骨囊肿分割模型(AConvLSTM U-Net),实现颌骨囊肿图像的准确自动分割。方法使用含有2592张颌骨囊肿图像数据集。首先,AConvLSTM U-Net在编码路径上设计移动翻转瓶颈卷积模块(MBC)以增强特征提取能力。其次,采用双路径稠密卷积(DPD)连接编码器和解码器,在跳跃连接中引入双向ConvLSTM以获取丰富的语义信息。然后,解码路径上使用基于空间和通道注意力的解码块(scSE),以提升对重要信息的关注。最后,设计了全尺寸深度监督模块(DS),并结合联合损失函数对模型进行优化,以进一步提高分割精度。结果AConvLSTM U-Net在颌骨囊肿病灶分割的实验结果在MCC、DSC和JSC方面分别达到93.8443%、93.9067%、88.5133%,性能均优于所有被比较的分割模型。结论所提出的算法在颌骨囊肿数据集上表现出较高的准确性与鲁棒性,优于多种主流方法,展现了AConvLSTM U-Net在颌骨囊肿图像分割的优越性能和辅助诊断的巨大潜力。
展开更多
关键词
注意力机制
多尺度颌骨囊肿分割模型
稠密卷积
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
AConvLSTM U-Net:基于双向稠密连接和注意力机制的多尺度颌骨囊肿分割模型
1
作者
李苏强
王周阳
产思贤
周小龙
机构
安徽建筑大学电子与信息工程学院
浙江工业大学计算机科学与技术学院
衢州学院电气与信息工程学院
出处
《南方医科大学学报》
北大核心
2025年第5期1082-1092,共11页
基金
国家自然科学基金(62272267)
浙江省自然科学基金(LZ23F020001)。
文摘
目的提出一种基于双向稠密连接和注意力机制的多尺度颌骨囊肿分割模型(AConvLSTM U-Net),实现颌骨囊肿图像的准确自动分割。方法使用含有2592张颌骨囊肿图像数据集。首先,AConvLSTM U-Net在编码路径上设计移动翻转瓶颈卷积模块(MBC)以增强特征提取能力。其次,采用双路径稠密卷积(DPD)连接编码器和解码器,在跳跃连接中引入双向ConvLSTM以获取丰富的语义信息。然后,解码路径上使用基于空间和通道注意力的解码块(scSE),以提升对重要信息的关注。最后,设计了全尺寸深度监督模块(DS),并结合联合损失函数对模型进行优化,以进一步提高分割精度。结果AConvLSTM U-Net在颌骨囊肿病灶分割的实验结果在MCC、DSC和JSC方面分别达到93.8443%、93.9067%、88.5133%,性能均优于所有被比较的分割模型。结论所提出的算法在颌骨囊肿数据集上表现出较高的准确性与鲁棒性,优于多种主流方法,展现了AConvLSTM U-Net在颌骨囊肿图像分割的优越性能和辅助诊断的巨大潜力。
关键词
注意力机制
多尺度颌骨囊肿分割模型
稠密卷积
Keywords
attention mechanism
jaw cyst segmentation
dense convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
AConvLSTM U-Net:基于双向稠密连接和注意力机制的多尺度颌骨囊肿分割模型
李苏强
王周阳
产思贤
周小龙
《南方医科大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
