基于轴-Transformer的医学图像分割模型Axial-TransUNetOA
Axial-TransUNet of Medical Image Segmentation Model Based on Axis-Transformer
针对TransUNet中Transformer自注意力机制计算复杂度高、捕获位置信息能力不足的问题,提出一种基于轴向注意力机制的医学图像分割网络Axial-TransUNet.该网络在保留TransUNet网络编码器、解码器以及跳跃连接的基础上,使用基于轴向注意力机制的残差轴向注意力块代替TransUNet的Transformer层.实验结果表明,在多个医学数据集上,相较于TransUNet等其他医学图像分割网络,Axial-TransUNet的…查看全部>>
A medical image segmentation network Axial-TransUNet based on Axial Attention Mechanism is proposed to address the issues of high computational complexity and insufficient ability to capture positional information in the Transformer Self-Attention Mechanism in TransUNet.On the basis of retaining the TransUNet network encoder,decoder,and skip connections,this network uses residual axial attention blocks based on Axial Attention Mechanism to replace the Transf…查看全部>>
刘文科;刘琳;韩子逸;张媛媛
青岛理工大学 信息与控制工程学院,山东 青岛 266520青岛理工大学 信息与控制工程学院,山东 青岛 266520青岛理工大学 信息与控制工程学院,山东 青岛 266520青岛理工大学 信息与控制工程学院,山东 青岛 266520
计算机与自动化
医学图像分割卷积神经网络位置信息计算复杂度轴向注意力机制
medical image segmentationConvolutional Neural Networkspositional informationcomputational complexityAxial Attention Mechanism
《现代信息科技》 2024 (16)
28-33,6
大学生创新训练项目(202310429355)国家自然科学基金项目(61902430)
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