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基于有效感受野和注意力融合机制的脑肿瘤全自动分割
1
作者
邹祥
王瑜
+1 位作者
肖洪兵
杨迪
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2024年第5期563-570,共8页
深度学习在医学图像分割领域取得了显著成果,但其在脑肿瘤分割任务中,仍面临感受野不足、冗余信息过多、信息丢失等问题;为此,本研究提出一种基于编-解码结构的脑肿瘤分割网络模型(EAU-Net)。EAU-Net采用有效感受野拓展模块和注意力融...
深度学习在医学图像分割领域取得了显著成果,但其在脑肿瘤分割任务中,仍面临感受野不足、冗余信息过多、信息丢失等问题;为此,本研究提出一种基于编-解码结构的脑肿瘤分割网络模型(EAU-Net)。EAU-Net采用有效感受野拓展模块和注意力融合模块改善脑肿瘤分割网络感受野不足与冗余信息过多带来的不利影响;同时,引入基于倒残差结构的瓶颈重采样模块,有效避免上下采样时造成的信息损失,并采用深度卷积降低网络的计算量。在BraTS2020数据集上的实验结果表明,EAU-Net获得最优的分割精度,验证了其在脑肿瘤分割任务中的可行性和有效性。
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关键词
脑肿瘤分割
EAU-Net
有效感受野拓展模块
注意力融合
模块
倒残差结构
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职称材料
题名
基于有效感受野和注意力融合机制的脑肿瘤全自动分割
1
作者
邹祥
王瑜
肖洪兵
杨迪
机构
北京工商大学计算机与人工智能学院
中工国际工程股份有限公司
出处
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2024年第5期563-570,共8页
基金
北京市自然科学基金-北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ202110011015)。
文摘
深度学习在医学图像分割领域取得了显著成果,但其在脑肿瘤分割任务中,仍面临感受野不足、冗余信息过多、信息丢失等问题;为此,本研究提出一种基于编-解码结构的脑肿瘤分割网络模型(EAU-Net)。EAU-Net采用有效感受野拓展模块和注意力融合模块改善脑肿瘤分割网络感受野不足与冗余信息过多带来的不利影响;同时,引入基于倒残差结构的瓶颈重采样模块,有效避免上下采样时造成的信息损失,并采用深度卷积降低网络的计算量。在BraTS2020数据集上的实验结果表明,EAU-Net获得最优的分割精度,验证了其在脑肿瘤分割任务中的可行性和有效性。
关键词
脑肿瘤分割
EAU-Net
有效感受野拓展模块
注意力融合
模块
倒残差结构
Keywords
brain tumor segmentation
EAU-Net
effective receptive field expansion block
attention fusion module
inverted residual structure
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于有效感受野和注意力融合机制的脑肿瘤全自动分割
邹祥
王瑜
肖洪兵
杨迪
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2024
0
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参考文献
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