融合大核門控及雙注意力的骶髂關(guān)節(jié)分割網(wǎng)絡(luò)

摘要： 強(qiáng)直性脊柱炎是一種慢性炎癥性疾病，其早期診斷依賴于骶髂關(guān)節(jié)病變特征的準(zhǔn)確識別。然而，由于骶髂關(guān)節(jié)解剖結(jié)構(gòu)復(fù)雜、病灶呈現(xiàn)多尺度異質(zhì)性，且易受CT部分容積效應(yīng)及噪聲干擾，傳統(tǒng)分割方法的精度難以滿足臨床需求。為此，提出了一種基于多尺度注意力融合的網(wǎng)絡(luò)模型(MAG-UNet)。該模型通過多尺度特征融合模塊(MFF)強(qiáng)化局部-全局特征協(xié)同表征，結(jié)合雙路徑注意力機(jī)制(DA)的空間-通道自適... （共10頁）