融合注意力機(jī)制和邊緣預(yù)測的醫(yī)學(xué)圖像分割網(wǎng)絡(luò)算法

摘要： 針對現(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分割醫(yī)學(xué)圖像時容易出現(xiàn)異常值且存在邊緣分割精度低等問題，引入基于注意力機(jī)制的邊緣預(yù)測模塊，利用激活函數(shù)的變分表示與測地活動輪廓模型，提出一種融合注意力機(jī)制和邊緣預(yù)測的醫(yī)學(xué)圖像分割網(wǎng)絡(luò)，并設(shè)計端到端的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法。在兩個公共數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與其他分割方法相比，該文的方法能夠提取更多的邊緣信息，分割結(jié)果也更精確。 （共11頁）