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摘要
为了在复杂的腹部多器官MRI和CT医学影像中解决目标区域与背景的边缘误分割问题，提出一种以ResUNet网络为基架，包含二维分轴的交叉注意力机制和两阶段边缘增强模块的网络模型。第1阶段的边缘信息增强模块用于下采样阶段，用于更好地提取边缘信息；第2阶段的不确定性概率边缘区域增强模块用于上采样阶段，用于更好地保留边缘信息和降低噪声造成的误差；跳跃连接阶段使用一种二维分轴交叉注意力机制，用于更好地捕获全局依赖关系。在腹部多器官数据集上进行的实验结果表明：该网络模型与基于UNet改进的三种主流网络模型比较，在Dice和Iou评价指标中都有了一定的提升。边缘增强能有效提取医学影像的边缘信息，得到更加清晰的边缘曲线，有利于进一步提升分割性能。
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