PAF-Net：用于骶髂关节高效分割的并行注意力网络

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【作者】严武军，王家辉，邱瑜茹
【刊名】计算机系统应用
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术学院
【年份】2025
【卷号】第34卷
【期号】第1期
【页码】137-144
【ISSN】1003-3254
【关键词】骶髂关节医学图像分割注意力机制特征融合
【摘要】骶髂关节病变是预警强直性脊柱炎的主要体征之一,精确高效的骶髂关节自动分割对于协助医生临床诊断和治疗至关重要.针对骶髂关节灰度多变、背景复杂、且因骶髂间隙狭小而存在容积效应导致的特征提取受限,分割精度难以提升的问题,本研究利用层次级联补偿下采样信息丢失以及注意力并行保留跨维信息特征的思想,提出首个用于骶髂关节分割诊断的U型网络.此外,为了提高临床诊断的效率,将U型网络中传统的卷积替换为高效部分卷积块.本实验在山西白求恩医院提供的骶髂关节CT数据集中,验证了分割精度及效率平衡方面的有效性,最终DIC...
【文献类型】期刊