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申请/专利权人：长春工业大学
摘要：本发明公开了基于UNet3+的混合注意力机制卒中分割网络PCMA‑UNet，采用UNet3+为框架，编码器进行下采样得到不同尺度特征图，通过金字塔挤压注意力PSA得到不同尺度空间信息，再连接坐标注意力CA以保留特征图位置信息；使用全尺度跳跃连接，将每层不同尺度解码器输出的不同尺度特征图进行拼接，输入多尺度注意力MSA，获得网络分割结果。在编码阶段引入PSA，可以有效地提取多尺度空间信息，并建立长期的信道依赖性。接着，将提取到的特征图通过CA突出更相关的特征信息，在网络引入MSA将不同级别的语义信息进行聚合。实验结果表明，CAMA‑Net优于当前主流网络模型分割性能，一定程度提升了分割准确率。
主权项：1.基于UNet3+的混合注意力机制的分割网络PCMA-UNet，其特征在于：采用UNet3+为框架，编码器进行下采样得到不同尺度特征图，通过金字塔挤压注意力PSA得到不同尺度空间信息，再连接坐标注意力CA以保留特征图位置信息；使用全尺度跳跃连接，将每层不同尺度解码器输出的不同尺度特征图进行拼接，输入多尺度注意力MSA，获得网络分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春工业大学 基于UNet3+的混合注意力机制卒中分割网络PCMA-UNet
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