多尺度支气管分割网络

远端细支不漏检

通过多尺度方向注意力与局部图卷积协同,在保证拓扑完整性的同时精准提取远端小气道,其优势在高质量标注数据下尤为突出。

Shurui, Zhang · 王亚刚 · Qibiao, Wu · Xiaxin, Chen · Xudong, Wang · Xinyan, Zhao

Biomedical Signal Processing and Control 2026

技术优势

远端小气道不漏检

多尺度方向注意力捕获轴向各向异性上下文,同时微结构增强路径通过特征差融合突出低对比度的远端分支。

弯曲分叉结构也能适应

局部图卷积注意力以体素为中心构建局部图,利用差分特征和相对位置编码建模邻域几何,自适应聚合弯曲、分叉和纤细管状结构。

跨数据集依然稳健

跨数据集评估验证了模型在不同解剖变异和病理条件下的鲁棒性与泛化能力。

应用场景