Jan, 2024

CAFCT：卷积神经网络和 Transformer 的上下文和注意力特征融合在肝肿瘤分割中的应用

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TL;DR我们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（CNN）和 Transformer 混合网络（CAFCT）模型，用于肝肿瘤分割。在所提出的模型中，引入了其他三个模块：注意力特征融合（AFF）、DeepLabv3 的 Atrous 空间金字塔池化（ASPP）和注意力门（AGs），以改善与肿瘤边界相关的上下文信息，以实现准确的分割。实验结果表明，所提出的 CAFCT 在 Liver Tumor Segmentation Benchmark（LiTS）数据集上分别达到了 90.38% 的平均交并比（IoU）和 86.78% 的 Dice 分数，优于 Pure CNN 或 Transformer 方法，如 Attention U-Net 和 PVTFormer。
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