LGRNet:基于局部 - 全局互补网络的超声图像子宫肌瘤分割
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。为了早期筛查和发现子宫肌瘤,本文构建了第一个含有 100 个视频的超声视频数据集用于子宫肌瘤分割(UFUV)。同时,提出了一种局部全局互补网络(LGRNet),通过高效且有效地传播长期时间上下文,帮助区分非信息噪声环境和目标病灶区域。该方法在多个实验中表现出对视频肠息肉分割具有稳定提高的效果,证明了 LGRNet 的有效性和多功能性。
本研究改进了MultiResU-Net用于组织病理学图像分割,通过多尺度分析和分割复杂特征,跳跃连接确保特征传递。利用高斯分布的注意力机制合并文本信息。验证实验表明,该方法在乳腺癌组织病理学图像上具有卓越的分割性能。