本研究分為三個步驟:
首先,我們旨在改進和自動化從MR影像中提取和分析頸部脊髓的微結構和巨觀結構特徵。我們採用多參數方法評估健康人群中頸部脊髓的微結構和巨觀結構特徵,並探討它們之間的相關性,同時評估性別和不同成像機器對這些相關性的影響。
其次,我們提出了一種增強的基於Transformer的UNet框架,稱為SAttisUNet,用於高性能的醫學影像分割。該框架採用了一種新的基於Transformer的跳躍連接模塊,能夠更好地整合編碼器和解碼器提取的特徵,捕捉不同抽象層次之間的複雜依賴關係。我們還採用了一種融合交叉協方差注意力機制,以提高處理高分辨率影像的效率。
最後,我們將SAttisUNet應用於頸部脊髓數據集,實現了89%的分割準確率,展示了該框架在醫學影像分割任務中的適應性和潛力。
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