分割精度97.84%
一种新型的网络架构，通过多尺度对象上下文Transformer模块和扩张卷积自感知模块提取多尺度上下文信息，提高医学图像分割精度。
Chengwei, Wu · 郭敏 · 马苗 · Wang, Kaiguang
International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 2023
通过三层Transformer结构并行提取图像的多尺度上下文信息，增强了模型对全局和局部特征的捕捉能力。
扩张卷积自感知模块通过分层Transformer块组和一组Transformer层，增强特征图中多尺度上下文信息的感知。
基于DDCLoss和Focal Tversky Loss的复合损失函数通过调整权重，提高了分割性能的稳定性。