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JournalofComputerApplicationsISSN1001⁃90812025⁃03⁃10

计算机应用,2025,45(3):988-995CODENJYIIDUhttp://www.joca.cn

文章编号:1001-9081(2025)03-0988-08DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2024030358

融合多尺度语义和双分支并行的医学图像分割网络

1*12

袁宝华,陈佳璐,王欢

(1.常州大学计算机与人工智能学院,江苏常州213159;2.南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094)

(∗通信作者电子邮箱yuanbaohua@cczu.edu.cn)

摘要:在医学图像分割网络中,卷积神经网络(CNN)虽然能提取丰富的局部特征细节,但存在远程信息捕获不

足的问题。Transformer虽然可以捕捉长距离的全局特征依赖关系,但是会破坏局部特征细节。为充分利用2种网络

特征的互补性,提出一种用于医学图像分割的CNN和Transformer并行的融合网络——PFNet。该网络的并行融合模

块使用一对基于CNN和Transformer的相互依赖的并行分支来高效地学习局部和全局两方面的辨别特征,并以交互方

式交叉融合局部特征和长距离特征的依赖关系;同时,为恢复在下采样期间丢失的空间信息以增强细节的保留,提出

多尺度交互(MSI)模块提取分层CNN分支生成的多尺度特征的局部上下文以进行远程依赖关系建模。实验结果表

明,PFNet优于MISSFormer(MedicalImageSegmentationtranSFormer)和UCTransNet(U-NetwithChannelTransformer

module)等先进方法。在Synapse和ACDC(AutomatedCardiacDiagnosisChallenge)数据集上,相较于最优的基线方法

MISSFormer,PFNet的平均Dice相似系数(DSC)分别提高1.27%和0.81%。可见,PFNet能实现更精准的医学图像

分割。

关键词:医学图像分割;Transformer;卷积神经网络;并行融合;多尺度交互

中图分类号:TP391.4文献标志码:A

Medicalimagesegmentationnetworkintegratingmulti-scalesemanticsand

paralleldouble-branch

1*12

YUANBaohua,CHENJialu,WANGHuan

(1.SchoolofComputerScienceandArtificialIntelligence,ChangzhouUniversity,ChangzhouJiangsu213159,China;

2.SchoolofComp

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