因果知识融合分割模型

跨模态心脏分割

通过因果干预提取解剖学不变特征,解决模态空间混淆问题,在跨模态心脏分割中性能超越现有方法。

Guo, Saidi · Liu, Xiujian · 张贺晔 · Qixin, Lin · 徐磊 · Shi, Changzheng · 高智凡 · Guzzo, Antonella · Fortino, Giancarlo

Information Fusion 2023

参数信息

Dice系数
0.949

技术优势

跨模态更稳

通过因果干预提取解剖因素,丢弃模态因素,得到在不同模态间可迁移的因果不变表示。

分割更准

在包含一千多名患者的三维心脏图像上,Dice系数超过0.949,优于18种现有方法。

空间建模强

三维层次注意力机制从三维心脏图像中提取多尺度信息,更好捕捉三维解剖结构。

应用场景