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摘 要: 為了增強腦腫瘤圖像分割算法的泛化能力,提出一種融合共享Net的跨模態(tài)分割框架。該框架包括風格轉換、跨域訓練和自適應判別三個階段。首先,采用貝塞爾曲線進行域變換,從多種與源域灰度不同的圖像去模擬不可見的目標域;其次,構建基于輕量級尺度注意力模塊的共享Net模型,將多種風格的灰度圖像輸入到共享Net中來學習不同域的權重信息;最后,在模型推理時,通過自適應判別器來自適應選擇最佳分割結果。(剩余12018字)
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融合共享Net的跨模態(tài)腦腫瘤分割方法
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