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MCA-Net:多尺度综合注意力CNN在医学图像分割中的应用

         
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医学图像自动分割技术具有辅助临床医学诊断的功能.为改善CNN模型在医学图像分割中存在感受野小及细节特征不敏感等问题,基于多尺度策略以及注意力机制,提出一种多尺度综合注意力的U形网络架构,以提升医学图像分割质量.首先,提出一个新的双路径因式分解多尺度融合块,以扩展图像特征的感受野,进一步提取图像特征的细节信息.其次,在架构中融入通道和空间融合自注意力块,利用注意力机制的特性,抑制不相关的部分或背景以突显深层特征的空间信息.最后,引入多尺度注意力块.该模块通过融合多个尺度的特征信息,以突出不同尺度中最显著的特征图来适应当前分割对象的大小.为验证模型的可靠性,将所提出的网络模型应用于肺部、细胞轮廓及肝脏等医学图像分割任务.实验结果表明,所提方法在准确率、Dice系数、AUC及灵敏度等评估指标上均优于目前用于医学图像分割的主流方法.

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