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MFA-Net：肝肿瘤分割的多尺度特征融合注意力网络
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出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。
- 模型中引入了注意力特征融合、DeepLabv3的Atrous空间金字塔池化和注意力门模块，以改善肿瘤边界的上下文信息。
- 实验结果显示，CAFCT模型在LiTS数据集上达到了90.38%的平均交并比和86.78%的Dice分数，优于其他方法。
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