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多尺度轻量级脑肿瘤分割网络MBDRes-U-Net
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为MBDRes-U-Net的轻量级模型，旨在降低脑肿瘤分割的计算负担。该模型通过多分支残差块和融合注意力机制，利用多模态图像的局部特征，显著提升了分割性能并减少了计算开销。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为MBDRes-U-Net的轻量级模型。
- 该模型旨在降低脑肿瘤分割的计算负担。
- MBDRes-U-Net通过多分支残差块和融合注意力机制来提升分割性能。
- 模型利用多模态图像的局部特征，显著减少计算开销。
- 在脑肿瘤分割挑战赛数据集中，模型展示了高精度的分割效果。
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