基于卷积融合和残差-注意力的脑卒中病灶分割
Journal of Chongqing Institute of Technology（2023）
摘要
脑卒中MRI影像由于病灶区域小和正常组织边界模糊的特点导致分割难度大.为此提出一种优化的编解码结构网络.为使网络提取更加丰富的上下文信息,提出了双注意力卷积融合编码模块,在编码端收缩路径实现二维卷积和三维卷积的融合,并且从空间和通道2个维度建立特征的全局相关性.此外,提出残差-注意力门混合解码模块,更好地融合低层次和高层次特征,关注目标区域,从而提高小病灶边缘的分割细腻度.通过在开源数据集ATLAS的实验结果表明,该算法DSC指标达到了0.62,与UNet,D-UNet,3D-UNet以及attention-UNet等模型相比,有效提高了分割性能.
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