基于Swin-Transformer的颈动脉超声图像斑块分割OA
评估颈动脉超声图像斑块需要大量且经验丰富的临床医生,并且超声图像具有边界模糊、噪声干扰强等特性,使得评估斑块耗时费力,因此需要一种全自动的颈动脉斑块分割方法来解决人力稀缺问题。文中提出了一种基于Swin-Transformer(Shifted-Windows Transformer)模块的深度神经网络模型用于自动分割颈动脉斑块。在U-Net(U-Convolutional Network)架构基础上,编码部分使用3个用于图像下采样的卷积块以获得不…查看全部>>
何志强;孙占全
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
计算机与自动化
颈动脉斑块深度学习超声图像图像处理分割算法医学图像U型架构Swin-Transformer模块
《电子科技》 2024 (9)
P.48-56,9
国防基础研究项目(JCKY2019413D001)上海理工大学医工交叉项目(10-21-302-413)。
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