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题名融合全局推理和MLP架构的甲状腺结节分割模型
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作者
李彬榕
谢珺
李钢
续欣莹
蓝子俊
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机构
太原理工大学信息与计算机学院
太原理工大学软件学院
太原理工大学电气与动力工程学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期649-660,共12页
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基金
山西省自然科学基金项目(No.201901D111091)资助。
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文摘
针对甲状腺结节分割中存在的超声图像噪声干扰较大、结节尺寸多变和现有模型计算复杂度较高的问题,文中构建融合全局推理和多层感知机(Multi-layer Perception,MLP)架构的甲状腺结节分割模型.模型以轴向移位MLP模块为基础架构,以更小的计算复杂度实现不同空间位置特征之间的交互.在编码部分,融合端到端的全局推理单元,基于图卷积对图像全局信息进行交互,缓解图像噪声干扰较大的影响.在解码部分,引入金字塔特征层,完成多尺度特征交互,应对结节尺寸多变的问题.在DDIT数据集上的实验表明,文中模型性能较优,此外,文中模型还适用于乳腺结节分割、视网膜血管分割等其它医学图像分割任务.
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关键词
医学图像分割
全局推理
多层感知机(MLP)架构
金字塔特征
甲状腺结节
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Keywords
Medical Image Segmentation
Global Reasoning
Multi-layer Perception(MLP)Architecture
Pyramid Feature
Thyroid Nodule
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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