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基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割
1
作者
张啸成
王涛
+1 位作者
田昕
张永刚
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024年第5期1129-1137,共9页
通过改进Swin Transformer编码解码网络,结合跳跃连接和深度监督机制,针对新生儿脑部核磁共振成像(MRI)图像分割面临的低信噪比、组织对比度差等问题,提出一种新的基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割方法.该方法经过对MRI...
通过改进Swin Transformer编码解码网络,结合跳跃连接和深度监督机制,针对新生儿脑部核磁共振成像(MRI)图像分割面临的低信噪比、组织对比度差等问题,提出一种新的基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割方法.该方法经过对MRI图像的预处理后,能实现新生儿脑部图像多功能区域的精确分割,并采用最大连通域算法进一步提高了分割精度.在数据集dHCP上的实验结果表明,该方法优于现有方法,为早期发现和干预新生儿脑部损伤提供了潜在的可能性.
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关键词
脑部图像区域分割
Swin
Transformer编码解码网络
新生儿MRI
自注意力
移位窗口
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职称材料
题名
基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割
1
作者
张啸成
王涛
田昕
张永刚
机构
吉林大学软件学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
吉林大学第二医院
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024年第5期1129-1137,共9页
基金
吉林省自然科学基金(批准号:20200201447JC)。
文摘
通过改进Swin Transformer编码解码网络,结合跳跃连接和深度监督机制,针对新生儿脑部核磁共振成像(MRI)图像分割面临的低信噪比、组织对比度差等问题,提出一种新的基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割方法.该方法经过对MRI图像的预处理后,能实现新生儿脑部图像多功能区域的精确分割,并采用最大连通域算法进一步提高了分割精度.在数据集dHCP上的实验结果表明,该方法优于现有方法,为早期发现和干预新生儿脑部损伤提供了潜在的可能性.
关键词
脑部图像区域分割
Swin
Transformer编码解码网络
新生儿MRI
自注意力
移位窗口
Keywords
brain image region segmentation
Swin Transformer coding and decoding network
neonatal MRI
self-attention
shifted window
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割
张啸成
王涛
田昕
张永刚
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024
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