Key points are not available for this paper at this time.
نظرًا لتعقيد تقنيات التصوير الطبي والاختلاف العالي في أسطح الأورام الدبقية، فإن تقسيم الصورة للأورام الدبقية البشرية يعد واحدًا من أكثر المهام تحديًا في تحليل الصور الطبية. تركز الطرق الحالية المعتمدة على الشبكات العصبية التلافيفية على استخراج الميزات مع تجاهل العلاقة بين المحلي والعالمي. في هذه الورقة، نقترح شبكة دمج المحول المتبقي، والمعروفة باسم RMTF-Net، لتقسيم الأورام الدماغية. في مشفّر الميزات، نقترح مشفّر المحول المتبقي الذي يتضمن محولًا مختلطًا وشبكة عصبية تلافيفية متبقية (RCNN). يقدم المحول المختلط آلية تضمين رقعة متداخلة للتعامل مع فقدان معلومات حدود الرقعة. علاوة على ذلك، يتم استخدام استراتيجية دمج متوازية استنادًا إلى RCNN للحصول على المعلومات المتوازنة محليًا وعالميًا. في جهاز فك شفرة الميزات، يتم تطبيق وحدة تكامل الميزات العالمية (GFI)، والتي يمكن أن تُثري السياق بميزة الانتباه العالمية. أظهرت تجارب موسعة على تقسيم الأورام الدماغية من LGG وBraTS2019 وBraTS2020 أن RMTF-Net المقترحة لدينا تتفوق على الطرق الحالية المتاحة من حيث الأداء البصري الذاتي والتقييم الموضوعي.
دراسة غاي وآخرون (السبت) هذا السؤال.
Synapse has enriched 4 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: