基于改進(jìn)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(yǔ)義特征之間的差距，限制了網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，首先設(shè)計(jì)了一個(gè)特征增強(qiáng)模塊，以更大的感受野來(lái)增強(qiáng)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(jí)特征與高級(jí)特征融合。同時(shí)引入三重注意力機(jī)制來(lái)融合空間維度和通道維度的特征，從而達(dá)到增強(qiáng)有用信息的目的。（剩余10105字）