首页|localswin:基于swin-transformer的高效胃癌病理图像分割

localswin:基于swin-transformer的高效胃癌病理图像分割

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
医学图像分割技术在疾病诊断中发挥着重要作用,但是CNN在处理图像时缺乏全局上下文信息,而transformer对于局部信息处理能力相对较弱,这都影响分割任务的准确性.针对这一问题,提出名为localswin的高性能分割网络,在U-Net架构的基础上,编码部分使用swin transformer模块,将反向残差块中所使用的深度卷积引入前馈网络中,增强了对局部特征的提取能力.利用所提出的策略来融合全局和局部特征,提高了模型的性能和效果.在公开的BOT胃切片数据集上评估了所提出的网络.实验结果表明,localswin与其他深度分割模型相比,在分割任务上有更好的效果,对基于切片的分割的准确率达到86.27%.

毛松仁、刘杰

展开 >

太原师范学院计算机科学与技术学院 山西晋中 030600

太原工业学院计算机工程系 山西太原 030000

中北大学信息探测与处理山西省重点实验室 山西太原 030051

医学图像分割 swin transformer localswin U型架构

信息探测与处理山西省重点实验室开放基金

2022-001

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.01.045

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(1)
  • 17