融合共享Net的跨模态脑肿瘤分割方法OA北大核心CSTPCD
Cross-modal brain tumor segmentation method based on fusion shared Net
为了增强脑肿瘤图像分割算法的泛化能力,提出一种融合共享Net的跨模态分割框架.该框架包括风格转换、跨域训练和自适应判别三个阶段.首先,采用贝塞尔曲线进行域变换,从多种与源域灰度不同的图像去模拟不可见的目标域;其次,构建基于轻量级尺度注意力模块的共享Net模型,将多种风格的灰度图像输入到共享Net中来学习不同域的权重信息;最后,在模型推理时,通过自适应判别器来自适应选择最佳分割结果.仿真结果表明,所提共享Net算法能实现有效泛化的同时,在分割性能和…查看全部>>
A cross-modal segmentation framework based on shared Net is proposed to enhance the generalization ability of the brain tumor image segmentation algorithm.The framework consists of three stages,including style conversion,cross-domain training and adaptive discrimination.The Bézier curve is used for the domain variation,and the invisible target domain is simulated based on a variety of images whose grayscales are different from the source domain.A shared Net …查看全部>>
李志刚;张艺荣
华北理工大学 人工智能学院,河北 唐山 063210||河北省工业智能感知重点实验室,河北 唐山 063210华北理工大学 人工智能学院,河北 唐山 063210||河北省工业智能感知重点实验室,河北 唐山 063210
电子信息工程
U-Net医学图像分割脑肿瘤跨模态域泛化贝塞尔曲线
U-Netmedical image segmentationbrain tumorcross-modedomain generalizationBézier curve
《现代电子技术》 2024 (17)
47-52,6
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2021088)河北省海洋生态修复与智慧海洋工程研究中心开放基金项目(HBMESO2315)
评论