融合注意力机制和边缘预测的医学图像分割网络算法

针对现有的卷积神经网络在分割医学图像时容易出现异常值且存在边缘分割精度低等问题,引入基于注意力机制的边缘预测模块,利用激活函数的变分表示与测地活动轮廓模型,提出一种融合注意力机制和边缘预测的医学图像分割网络,并设计端到端的网络训练算法。在两个公共数据集上的实验结果表明,与其他分割方法相比,该文的方法能够提取更多的边缘信息,分割结果也更精确。