基于改進U-net的醫(yī)學(xué)圖像分割模型

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［摘 要］ U-net模型在醫(yī)學(xué)圖像分割中取得了很多的發(fā)展，但是其忽略了低層視覺特征和高層語義特征之間的差距，限制了網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。針對這個問題，首先設(shè)計了一個特征增強模塊，以更大的感受野來增強網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，并使用跳躍連接將網(wǎng)絡(luò)中低級特征與高級特征融合。同時引入三重注意力機制來融合空間維度和通道維度的特征，從而達到增強有用信息的目的。（剩余10105字）