LANet для сегментации медицинских изображений
Loading...
Files
item.page.doi
item.page.other-contributor
item.page.advisors
item.page.editors
Date
Publisher
item.page.issn
item.page.isbn
item.page.depon
item.page.diss
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
item.page.title-alternative
LANet for medical image segmentation
Abstract
В данной работе представлена оригинальная модель LANet, предназначенная для улучшения результатов сегментации медицинских изображений и основанная на нейронной сети MobileViT. Разработанные и интегрированные блоки Efficient Fusion Attention и Adaptive Feature Fusion улучшают качество извлечения признаков и уменьшают избыточность данных. Эффективность представленных блоков подтверждена множеством экспериментов, включая оценку точности на различных наборах данных, на основе таких метрик, как Dice, Precision, Recall, mIoU, оценку производительности модели, а также исследование абляции.
item.page.description-other
The paper presents an original LANet model for improving medical image segmentation results based on MobileViT neural network. The developed and integrated Efficient Fusion Attention and Adaptive Feature Fusion blocks improve the quality of feature extraction and reduce data redundancy. The effectiveness of the presented blocks is validated by multiple experiments, including accuracy evaluation on different datasets, based on metrics such as Dice, Precision, Recall, mIoU, model performance evaluation, and ablation study.
Description
Citation
LANet для сегментации медицинских изображений = LANet for medical image segmentation / Д. Чжао, И. Тан, Д. Ю. Перцев [и др.] // Системный анализ и прикладная информатика. – 2025. – № 1. – С. 44-53.