Aug, 2024
基于SAM的融合网络用于喉咽肿瘤检测
SAM-FNet: SAM-Guided Fusion Network for Laryngo-Pharyngeal Tumor
Detection
TL;DR本研究针对喉咽癌的肿瘤检测,提出了一种新颖的SAM引导融合网络(SAM-FNet),旨在提高肿瘤区域的定位准确性和特征提取能力。通过引入Segment Anything Model(SAM)进行精确分割,并使用类似GAN的特征优化模块(GFO)增强全球和局部特征的互补性,实验证明SAM-FNet在肿瘤检测中表现优于现有方法,具有显著的临床应用潜力。