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题名融合多注意力机制的脊椎图像分割方法
被引量:2
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作者
普钟
张俊华
黄昆
周奇浩
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机构
云南大学信息学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第4期1256-1262,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62063034)。
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文摘
针对脊椎CT、MR图像分割模型分割性能不高的问题,基于U型网络提出了脊椎分割网络MAU-Net。首先引入坐标注意力模块,使网络准确捕获到空间位置信息,并嵌入到通道注意力中;然后提出基于Transformer的双支路通道交叉融合模块代替跳跃连接,进行多尺度特征融合;最后提出特征融合注意力模块,更好地融合Transformer与卷积解码器的语义差异。在脊柱侧凸CT数据集上,Dice达到0.929 6,IoU达到0.859 7。在公开MR数据集SpineSagT2Wdataset3上,与FCN相比,Dice提高14.46%。实验结果表明,MAU-Net能够有效减少椎骨误分割区域。
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关键词
脊椎图像分割
U型网络
坐标注意力
双支路通道Transformer
Transformer-Convolution融合注意力
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Keywords
spine image segmentation
U-shaped network
coordinate attention
dual-branch channel Transformer
Transformer-Convolution fusion attention
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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