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全局与局部注意力机制的胃部肿瘤分割算法
1
作者
徐凯成
方志军
+3 位作者
蔡清萍
卫子然
高永彬
姜晓燕
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2021年第4期446-451,共6页
通过CT实现术前胃部肿瘤诊断是一种潜在高效的技术方法,而准确的肿瘤影像分割是实现该方法的关键。为了能够精确地提取到肿瘤区域,提出一种基于注意力机制的2D分割网络GLat-Net对上腹部CT影像中的胃部肿瘤区域进行分割,通过增加对肿瘤...
通过CT实现术前胃部肿瘤诊断是一种潜在高效的技术方法,而准确的肿瘤影像分割是实现该方法的关键。为了能够精确地提取到肿瘤区域,提出一种基于注意力机制的2D分割网络GLat-Net对上腹部CT影像中的胃部肿瘤区域进行分割,通过增加对肿瘤周围区域的关注,从全局和局部两个角度提取有效的上下文信息;同时在解码模块中引入权重模块突出具有代表性的特征。通过实验结果证明,相比较于其他前沿分割方法,该算法在胃部肿瘤分割上有更高的准确度。
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关键词
胃部肿瘤
上腹部CT
深度学习
医学影像分割
glat-net
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职称材料
题名
全局与局部注意力机制的胃部肿瘤分割算法
1
作者
徐凯成
方志军
蔡清萍
卫子然
高永彬
姜晓燕
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
上海长征医院
出处
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2021年第4期446-451,共6页
基金
上海市科委重点项目(18411952800)。
文摘
通过CT实现术前胃部肿瘤诊断是一种潜在高效的技术方法,而准确的肿瘤影像分割是实现该方法的关键。为了能够精确地提取到肿瘤区域,提出一种基于注意力机制的2D分割网络GLat-Net对上腹部CT影像中的胃部肿瘤区域进行分割,通过增加对肿瘤周围区域的关注,从全局和局部两个角度提取有效的上下文信息;同时在解码模块中引入权重模块突出具有代表性的特征。通过实验结果证明,相比较于其他前沿分割方法,该算法在胃部肿瘤分割上有更高的准确度。
关键词
胃部肿瘤
上腹部CT
深度学习
医学影像分割
glat-net
Keywords
gastric tumor
upper abdominal CT
deep learning
medical image segmentation
glat-net
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
全局与局部注意力机制的胃部肿瘤分割算法
徐凯成
方志军
蔡清萍
卫子然
高永彬
姜晓燕
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2021
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