Dec, 2023

MCANet：多尺度交叉轴注意力的医学图像分割

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TL;DR在本文中，我们提出了基于高效轴向注意力的多尺度交叉轴向注意力（MCA）来解决医学图像分割中的多尺度信息获取和像素之间的长程依赖问题，通过计算两个平行轴向注意力之间的双交叉注意力来更好地捕捉全局信息。同时，我们还使用不同核尺寸的多个条状卷积来处理病变区域或器官的显著变化，以提高空间信息的编码效率。经过实验证明，我们的网络 MCANet 仅具有 4M + 参数，在皮肤病变分割、细胞核分割、腹部多器官分割和息肉分割等四个具有挑战性的任务上，表现比大型骨干模型（如 Swin Transformer）更出色。
发现论文，激发创造
  • MCPA: 多尺度交叉感知网络用于 2D 医学图像分割

    我们提出了一种名为 Multi-scale Cross Perceptron Attention Network (MCPA) 的 2D 医学图像分割模型，通过融合全局特征和局部上下文信息来克服 UNet 架构在捕捉长距离依赖方面的挑战，同时引入 Progressive Dual-branch Structure 来处理图像的语义分割。实验结果表明，我们的 MCPA 模型取得了最先进的性能。

    Jul, 2023

  • 医学图像分割的多尺度自引导注意力

    采用引导自我关注机制的卷积神经网络模型对医学图像进行语义分割，能够更好地捕捉图像中的上下文依赖关系，去除冗余的信息提取并集成本地特征和全局依赖，强调相关特征关联，从而取得更好的分割效果。

    Jun, 2019

  • 基于注意力机制的脑肿瘤二阶段 MR 图像分割方法

    提出了一种基于 CASP-GAN 的协调空间注意力生成对抗网络，以及一种关注性生成跨模态分割方法，该方法在脑肿瘤分割中取得了比 CycleGAN 和部分前沿方法更好的结果。

    Apr, 2023

  • MFA-Net：肝肿瘤分割的多尺度特征融合注意力网络

    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。

    May, 2024

  • 基于通道先验卷积注意力的医学图像分割

    本文提出了一种高效的 Channel Prior Convolutional Attention (CPCA) 方法以及基于 CPCA 的医学图像分割网络 CPCANet，通过在通道和空间维度上支持动态分配注意力权重并保持通道优先以及采用多尺度深度可分离卷积模块，能够有效地提取空间关系，专注于有信息量的通道和重要区域。在两个公开数据集上验证 CPCANet，相对于其他最先进的算法实现了更好的分割性能并需要更少的计算资源。代码公开在 https://github.com/Cuthbert-Huang/CPCANet。

    Jun, 2023

  • 医学变压器：门控轴向注意力在医学图像分割中的应用

    本文探讨了 Transformer 网络架构在医学图像分割任务中的可行性，并提出了一种 Gated Axial-Attention 模型和 Local-Global 训练策略以提高模型性能。实验表明，在三组不同的医学图像数据集上，该 Medical Transformer 模型优于卷积和其他相关的 Transformer-based 架构。

    Feb, 2021

  • 层次多尺度注意力用于语义分割

    本文介绍了一种基于注意力机制的多尺度预测整合方法，其中的层次化结构能够节省大量内存，提高训练速度和模型精度，并在 Cityscapes 和 Mapillary Vistas 数据集上达到了新的最优结果。

    May, 2020

  • 基于多任务关注机制的半监督学习在医疗图像分割中的应用

    该研究提出了一种新颖的半监督图像分割方法，该方法同时优化了监督分割和无监督重建目标，并使用了注意机制。使用未标记的和少量标记的图像进行训练，该方法在大脑肿瘤和白质高信号分割等应用中表现优异。多次尝试后，发现交替训练比联合训练成本更低且性能更好，同时，该注意力机制有助于更好地识别深层次图像特征。

    Jul, 2019

  • 层叠交叉注意力网络的利用 Transformer 进行数据高效率全切片图像分类

    本研究提出了一种基于串联交叉 - 注意力网络（CCAN）的新型变压器体系结构，可有效处理大规模的组织病理学图像，取得了与当前最先进的注意力方法相媲美乃至更好的结果，并且是一种在低数据环境下效率高的分析方法。

    May, 2023

  • 关注尺度：尺度感知的语义图像分割

    本论文研究了怎样在卷积神经网络中实现多尺度特征表示，提出了一种注重对每个像素位置进行加权的注意力机制。通过对三个大型数据集的广泛实验，证明了该方法的有效性。

    Nov, 2015