乳腺超声分割更准
该网络通过同步双分支编码器同时提取局部与全局特征，并利用频率感知跨特征融合模块有效融合多频率信息，从而在复杂超声图像中实现更精确的乳腺肿瘤分割。
赵光哲 · Xingguo, Zhu · Wang, Xueping · Feihu, Yan · 郭茂祖
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2024
同步双分支编码器同时提取局部和全局信息，避免特征丢失，更完整地捕捉肿瘤边界。
频率感知跨特征融合模块利用DCT学习全频率特征，有效融合局部与全局特征，减轻周围组织与肿瘤强度相似造成的分割困难。
全尺度深度监督方法不仅校正斑点噪声对分割的影响，还能有效引导解码器特征逼近真实标签。
在BUSI和Dataset B两个数据集上，Dice分数优于14种最先进的分割方法。