MFA-Net：肝肿瘤分割的多尺度特征融合注意力网络

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

一个基于注意力机制的新型切割框架 MFA-Net（多尺度特征融合注意力网络）在医学 CT 图像中分割器官感兴趣区域，通过学习多个尺度的特征图并与现有方法进行比较，实验结果表明 MFA-Net 在不同尺度的图像上产生更加精确的分割。

本文介绍了一种基于上下文和注意力特征融合增强的卷积神经网络和Transformer混合网络模型，用于肝肿瘤分割。实验结果表明，该模型在数据集上表现优于其他方法。

Transformer混合网络模型 上下文特征 卷积神经网络 注意力特征 肝肿瘤分割
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