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MSA2Net：多尺度自适应注意引导医学图像分割网络
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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
提出了MS-Twins（Multi-Scale Twins）分割模型，通过结合不同尺度和级联特征，能更好地捕捉语义和细粒度信息，解决了医学图像分割中的最优化问题。在Synapse和ACDC两个数据集上，MS-Twins相较于现有网络结构有了显著进展，在Synapse数据集上的性能比SwinUNet高出8％，与nnUNet相比，在Synapse和ACDC上MS-Twins的性能稍有优势。
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关键要点
- 提出了MS-Twins（Multi-Scale Twins）分割模型。
- MS-Twins结合不同尺度和级联特征，能更好地捕捉语义和细粒度信息。
- 解决了医学图像分割中自注意力和卷积的最优化问题。
- 在Synapse和ACDC两个数据集上，MS-Twins相较于现有网络结构有显著进展。
- 在Synapse数据集上，MS-Twins的性能比SwinUNet高出8%。
- 与nnUNet相比，MS-Twins在Synapse和ACDC上性能稍有优势。
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