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ECLNet: Efficient convolution with lite transformer for thymoma segmentation
DOI:10.1016/j.displa.2025.103091.png)
摘要
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• 我们提出ECLNet,一种结合高效卷积和轻量级Transformer的混合架构,以减少计算开销。
• 我们提出轻量级全局自注意力机制,用于捕获高分辨率医学图像中的全局依赖关系,同时减少计算量。
• 我们提出在输出层中引入一个优化块,用于调整深度特征,以提升肿瘤边界精度和胸腺瘤分割精度。
• 我们提出将ECLNet应用于胸腺瘤分割,并在BTCV和DBCM数据集上验证了其达到当前最佳性能。
期刊
IF:
3.4
论文数:
2.3K
被引数:
3.2K
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引用论文
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