典型文献
MAA-Net:胃部肿瘤分割与T分期算法
文献摘要：
计算机断层扫描技术(computed tomography,CT)在胃部疾病的早期筛查、临床诊断、术前预测、术后评估等方面发挥重要作用,是医生诊断胃部疾病的重要依据.针对胃部组织形变大、结构复杂,难以精确地对病灶进行分割和T分期的问题,提出了一种多任务卷积神经网络MAA-Net.这种新型的方法包含两条主线:一条主线在多输入的U型结构中进行胃部肿瘤的分割;另一条主线采用密集空洞卷积模块提取深层的特征信息进行胃癌的T分期.针对肿瘤分割精度低的问题,提出了自适应特征融合模块.为了改善小目标的分割和梯度变化,分别提出了注意力机制和混合损失函数.对所提方法进行定量定性的评估和分析,结果表明,所提方法优于同类方法.这种方法若作为胃癌早期检测的工具,可以有效地缓解医生的压力并及时帮助患者.
文献关键词：
胃部肿瘤分割;胃癌T分期;密集空洞卷积;自适应特征融合;混合损失函数;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
周意龙;卫子然;蔡清萍;高永彬;马硕
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海 201600;上海长征医院 普外二科,上海 200003
文献出处：
引用格式：
[1]周意龙;卫子然;蔡清萍;高永彬;马硕-.MAA-Net:胃部肿瘤分割与T分期算法)[J].计算机工程与应用,2022(16):226-233
A类：
胃部肿瘤分割
B类：
MAA,Net,计算机断层扫描技术,computed,tomography,胃部疾病,早期筛查,术前预测,术后评估,多任务卷积神经网络,两条主线,多输入,密集空洞卷积模块,特征信息,胃癌,自适应特征融合,特征融合模块,小目标,梯度变化,注意力机制,混合损失函数,评估和分析,早期检测
AB值：
0.252797
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