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EFormer:基于分频和广注意力的高效Transformer医学图像配准模型
1
作者
黄星宇
王丽会
+3 位作者
唐堃
程欣宇
张健
叶晨
《计算机科学》
北大核心
2025年第7期151-160,共10页
医学图像配准对于多种后处理步骤至关重要。目前基于卷积和Transformer的单流或双流网络架构能够实现良好的配准性能,但在配准性能与计算效率之间仍然难以取得平衡。为了解决这个问题,提出了一种高效的Transformer配准网络EFormer。其...
医学图像配准对于多种后处理步骤至关重要。目前基于卷积和Transformer的单流或双流网络架构能够实现良好的配准性能,但在配准性能与计算效率之间仍然难以取得平衡。为了解决这个问题,提出了一种高效的Transformer配准网络EFormer。其主要由分频器模块(Frequency Division Module, FDM)和广注意力模块(Broad Attention Module, BAM)组成。具体而言,在编解码器中使用多个FDM模拟双流网络并行提取局部-全局信息以提高计算效率;利用BAM增强多个FDM中局部信息的传递以保留配准中重要的语义特征。在3个数据集上的定性和定量比较实验结果表明,相比主流配准模型,EFormer在DSC,ASSD,HD95和雅可比行列式负值百分比4个评价指标上分别至少优化了1.3%,2.6%,0.6%和95%。此外,使用EFormer-tiny时,计算效率(Flops)优化了14%,表明EFormer能够以最快的计算速度在基于Transformer的网络中实现最佳的配准结果。
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关键词
医学图像配准
分频
广注意力
高效Transformer
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职称材料
题名
EFormer:基于分频和广注意力的高效Transformer医学图像配准模型
1
作者
黄星宇
王丽会
唐堃
程欣宇
张健
叶晨
机构
贵州
大学计算机科学与技术学院
公共大数据国家
重点
实验室
贵州省智能医学图像分析与精准诊断重点实验室
文本计算与认知
智能
教育部工程研究中心
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第7期151-160,共10页
基金
国家自然科学基金(62161004)
贵州省科学技术基金重点项目(黔科合基础-ZK[2021]重点002)
科学计划基金(黔科合基础-ZK[2022]一般046)。
文摘
医学图像配准对于多种后处理步骤至关重要。目前基于卷积和Transformer的单流或双流网络架构能够实现良好的配准性能,但在配准性能与计算效率之间仍然难以取得平衡。为了解决这个问题,提出了一种高效的Transformer配准网络EFormer。其主要由分频器模块(Frequency Division Module, FDM)和广注意力模块(Broad Attention Module, BAM)组成。具体而言,在编解码器中使用多个FDM模拟双流网络并行提取局部-全局信息以提高计算效率;利用BAM增强多个FDM中局部信息的传递以保留配准中重要的语义特征。在3个数据集上的定性和定量比较实验结果表明,相比主流配准模型,EFormer在DSC,ASSD,HD95和雅可比行列式负值百分比4个评价指标上分别至少优化了1.3%,2.6%,0.6%和95%。此外,使用EFormer-tiny时,计算效率(Flops)优化了14%,表明EFormer能够以最快的计算速度在基于Transformer的网络中实现最佳的配准结果。
关键词
医学图像配准
分频
广注意力
高效Transformer
Keywords
Medical image registration
Frequency division
Broad attention
Efficient Transformer
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
EFormer:基于分频和广注意力的高效Transformer医学图像配准模型
黄星宇
王丽会
唐堃
程欣宇
张健
叶晨
《计算机科学》
北大核心
2025
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