典型文献
融合全局推理和MLP架构的甲状腺结节分割模型
文献摘要：
针对甲状腺结节分割中存在的超声图像噪声干扰较大、结节尺寸多变和现有模型计算复杂度较高的问题,文中构建融合全局推理和多层感知机(Multi-layer Perception,MLP)架构的甲状腺结节分割模型.模型以轴向移位MLP模块为基础架构,以更小的计算复杂度实现不同空间位置特征之间的交互.在编码部分,融合端到端的全局推理单元,基于图卷积对图像全局信息进行交互,缓解图像噪声干扰较大的影响.在解码部分,引入金字塔特征层,完成多尺度特征交互,应对结节尺寸多变的问题.在DDIT数据集上的实验表明,文中模型性能较优,此外,文中模型还适用于乳腺结节分割、视网膜血管分割等其它医学图像分割任务.
文献关键词：
医学图像分割;全局推理;多层感知机(MLP)架构;金字塔特征;甲状腺结节
中图分类号：
作者姓名：
李彬榕;谢珺;李钢;续欣莹;蓝子俊
作者机构：
太原理工大学 信息与计算机学院 晋中030600;太原理工大学 软件学院 晋中030600;太原理工大学 电气与动力工程学院 太原030024
文献出处：
引用格式：
[1]李彬榕;谢珺;李钢;续欣莹;蓝子俊-.融合全局推理和MLP架构的甲状腺结节分割模型)[J].模式识别与人工智能,2022(07):649-660
A类：
全局推理,DDIT
B类：
MLP,甲状腺结节,分割模型,超声图像,图像噪声,噪声干扰,现有模型,计算复杂度,多层感知机,Multi,layer,Perception,轴向移位,基础架构,空间位置,位置特征,在编,端到端,图卷积,全局信息,解码,金字塔特征,多尺度特征,特征交互,模型性能,乳腺结节,视网膜血管分割,医学图像分割
AB值：
0.288322
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