基于多尺度特征融合与反向注意力的COVID-19病灶分割

李碧草; 王晶; 郭旭伟; 黄杰; 魏苗苗; 李盼盼

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基于多尺度特征融合与反向注意力的COVID-19病灶分割

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针对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)分割问题中感染区域具有高变异性以及病灶与背景对比度低等问题,提出一种基于多尺度特征融合与反向注意力的COVID-19感染分割网络。首先,利用残差网络作为主干网络进行特征提取,并使用全局上下文聚合策略对不同层次特征进行融合得到粗略的分割结果;其次,在网络瓶颈处添加多尺度特征融合模块,利用空洞卷积与多核池化增强网络分割不同尺度病变的能力;最后,设计一种级联结构的反向注意力模块,利用互补区域的细节特征增强背景与目标的对比度。本文方法在COVID-19 CT分割测试集上的准确率、特异性、灵敏度分别达到0.714、0.700和0.958,误检和漏检区域明显减少,细小病灶的分割能力显著提升。

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来源
《中国医学物理学杂志》 |2023年第4期|403-409|共7页
作者
李碧草; 王晶; 郭旭伟; 黄杰; 魏苗苗; 李盼盼;
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作者单位

中原工学院电子信息学院;

郑州大学信息工程学院;

河南科技大学第一附属医院儿科;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物医学工程;信息处理（信息加工）;
关键词
COVID-19; 肺炎感染分割; 全局上下文聚合; 多尺度特征融合; 反向注意力;

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