SAU-Net:基于U-Net和自注意力机制的医学图像分割方法OA北大核心CSTPCD
SAU-Net:Medical Image Segmentation Method Based on U-Net and Self-Attention
基于深度学习的生物医学图像分割由于其精度的提高,可以更好地辅助医生做精确的诊断.目前主流的基于U-Net的分割模型通过多层卷积进行局部特征的提取,缺失了全局信息,使分割过于局部化而产生误差.本文通过自注意力机制和分解卷积策略对U-Net模型进行改进,提出一种新的深度分割网络SAU-Net,使用自注意力模块增加全局信息,将原U-Net中的级联结构改为逐像素相加,减小维度,降低计算量;提出一种快速简洁的分解卷积方法,将传统卷积分解为两路一维卷积,并加入残差连接强化上下文信息.在BRATS和Kaggle两个脑肿瘤数据集上进行的实验结果表明,SAU-Net在参数量和Dice系数上都有更优的性能.
张淑军;彭中;李辉
青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛266061青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛266061青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛266061
信息技术与安全科学
自注意力分解卷积医学图像分割深度学习U-Net
《电子学报》 2022 (10)
2433-2442,10
山东省高等学校青创人才引育计划"人工智能与医学影像分析创新团队"建设项目
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