典型文献
基于多尺度语义表征的医学图像分割网络
文献摘要：
针对编解码网络在病灶区域纹理复杂、边界模糊、与周围组织的对比度低以及背景噪声干扰等复杂医学图像的特征提取中鲁棒性较弱,导致病灶区域分割精度较低的问题,提出一种基于多尺度语义表征的医学图像分割网络.首先,通过多尺度上下文感知模块增强不同尺度上下文的表征能力;其次,通过计算相邻层间的特征差异,突出不同层间语义特征的差异性,减少特征信息冗余;最后,通过混合注意力模块增强病灶区域的边界信息和网络对复杂特征的语义感知能力.实验结果表明,该网络在复杂医学图像分割中分割精度较高,并具有较强的鲁棒性.
文献关键词：
医学图像分割;语义表征;多尺度上下文;特征差异;混合注意力
中图分类号：
作者姓名：
王晓援;王雪
作者机构：
吉林农业科技学院信息化管理中心,吉林吉林132101;吉林大学计算机科学与技术学院,长春 130012
文献出处：
引用格式：
[1]王晓援;王雪-.基于多尺度语义表征的医学图像分割网络)[J].吉林大学学报（理学版）,2022(06):1370-1376
A类：
B类：
语义表征,医学图像分割,分割网络,编解码网络,边界模糊,周围组织,对比度,背景噪声,噪声干扰,中鲁,区域分割,多尺度上下文感知,感知模块,不同尺度,表征能力,特征差异,语义特征,特征信息,信息冗余,混合注意力,注意力模块,复杂特征,语义感知,感知能力
AB值：
0.324452
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