基于自分块轻量化Transformer的医学图像分割网络
Medical image segmentation network based on self-partitioning lightweight Transformer
山西大学 a. 大数据科学与产业研究院；b. 山西大学 计算机与信息技术学院, 太原 030006
摘要
传统的医学图像分割网络参数量大、运算速度缓慢，不能有效应用于即时检测技术。为解决该问题，提出了一种轻量化的医学图像分割网络SPTFormer。该网络构建了自分块Transformer模块，其通过自适应的分块策略重塑特征图，利用并行化计算在提高Attention运算速度的同时关注局部细节特征；还构建了SR-CNN模块，使用平移加复位操作提升对局部空间信息的捕获能力。在ISIC 2018、BUSI、CVC-ClinicDB和2018 Data Science Bowl四个模态数据集上进行了实验，与基于Transformer的TransUNet网络相比，所提网络SPTFormer精度分别提高了4.28%、3.74%、6.50%和1.16%，GPU计算耗时降低58%。该网络在医学图像分割应用中具有更优的性能，可以良好地兼顾网络精度和复杂度，为计算机即时辅助诊断提供了新方案。
关键词
基金项目
山西省回国留学人员科研教研资助项目(2023-015)
国家自然科学基金资助项目(61906114)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0634
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第10期
发布历史
[2024-03-29] 优先出版
引用本文
张文杰, 宋艳涛, 王克琪, 等. 基于自分块轻量化Transformer的医学图像分割网络 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (10). (2024-07-12). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0634. (Zhang Wenjie, Song Yantao, Wang Keqi, et al. Medical image segmentation network based on self-partitioning lightweight Transformer [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (10). (2024-07-12). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0634. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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