融合多模態(tài)分組特征處理模塊的腦腫瘤分割方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3886 K
標(biāo)簽： 腦部腫瘤分割 U-Net MRI
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文檔介紹：當(dāng)前腦部腫瘤分割模型大多在通道維度上簡單拼接多模態(tài)MRI圖像，未充分利用其多模態(tài)信息。為此，基于3D UX-Net，提出融合多模態(tài)分組特征處理模塊的MGF-UX Net模型。該模型通過模態(tài)特征抽取與融合兩大模塊，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)特征的有效利用。模態(tài)特征抽取模塊針對(duì)四種MRI模態(tài)特性，采用專門的特征提取網(wǎng)絡(luò)，以最大化保留有效信息；模態(tài)特征融合模塊基于先驗(yàn)知識(shí)，將四個(gè)模態(tài)劃分為兩組，并通過模態(tài)分組交叉注意力（MGCA）機(jī)制進(jìn)行深度融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在BraTS2021數(shù)據(jù)集上，MGF-UX Net的平均DSC和HD95分別達(dá)到91.01%和4.975 mm，在腦腫瘤分割任務(wù)中各項(xiàng)指標(biāo)優(yōu)于現(xiàn)有對(duì)比模型。
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