检索结果-南通市图书馆

liver tumor segmentation Based on Multi-Scale and Self-Attention Mechanism

Computer Systems Science & Engineering 2023年第12期47卷 2835-2850页

作者： Fufang Li Manlin Luo Ming Hu Guobin Wang Yan Chen School of Computer Science and Cyber Engineering Guangzhou UniversityGuangzhou510006China

liver cancer has the second highest incidence rate among all types of malignant tumors,and currently,its diagnosis heavily depends on doctors’manual labeling of CT scan images,a process that is time-consuming and susceptible to subjective *** address the aforementioned issues,we propose an automatic segmentation model for liver and tumors called Res2Swin Unet,which is based on the Unet *** model combines Attention-Res2 and Swin Transformer modules for liver and tumor segmentation,***-Res2 merges multiple feature map parts with an Attention gate via skip connections,while Swin Transformer captures long-range dependencies and models the input *** the model uses deep supervision and a hybrid loss function for faster *** the LiTS2017 dataset,it achieves better segmentation performance than other models,with an average Dice coefficient of 97.0%for liver segmentation and 81.2%for tumor segmentation.

关键词： liver and tumor segmentation unet attention gate swin transformer deep supervision hybrid loss function

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