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针对在多模态MR图像分割中对不同模态特征间的关联性及全局和局部特征提取考虑不充分,导致分割精度降低的问题,基于注意力机制,提出多模态脑肿瘤MR图像分割方法.首先提出三重注意力模块,用于增强各模态特征间的关联性以及对感兴趣区域的位置和边界信息精确判断;然后设计空间和通道注意力模块,用于双重捕获空间和通道上的全局及局部特征,增强对肿瘤组织结构信息的学习能力.在公开数据集BraTs18和BraTs19上的实验结果表明,分割全肿瘤时,所提方法的Dice系数、精确率、灵敏度和Hausdorff距离分别达到了90.62%, 87.89%, 90.08%和2.258 3,均优于对比的同类方法. 相似文献
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