DmADs-Net:用于医学图像分割的稠密多尺度注意力和深度监督网络
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过对复杂数据集和不同类型的数据集进行广泛实验,本研究提出了一种名为 DmADs-Net 的密集多尺度注意力和深度监督网络,通过特征提取、特征注意力块和特征融合等模块的创新,该网络在处理医学图像中的病变定位和特征提取方面取得了优于主流网络的表现。
该研究提出了一种基于深度神经网络的医学图像分割方法,通过引入 '拐杖' 网络连接以获得精细的密集预测,并采用自适应深度监督训练策略以提取鲁棒特征。该方法在多个数据集上验证了其有效性。