引入分組注意力的醫(yī)學(xué)圖像分割模型

摘要： 目的 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合U-Net架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)方法廣泛應(yīng)用于各種醫(yī)學(xué)圖像處理中，取得了良好的效果，特別是在局部特征提取上表現(xiàn)出色，但由于卷積操作本身固有的局部性，導(dǎo)致其在全局信息獲取上表現(xiàn)不佳。而基于Transformer的方法具有較好的全局建模能力，但在局部特征提取方面不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為充分融合兩種方法各自的優(yōu)點(diǎn)，提出一種基于分組注意力的醫(yī)學(xué)圖像分割模型（medical i...