换一批基于多尺度频域特征与空间注意力的多器官分割网络
A Multi-Organ Segmentation Network Based on Multi-Scale Frequency Features and Spatial Attention
摘要为解决多器官分割中受大小不一、形状多样、几何结构复杂等因素的影响,提出了一种基于MFSA-Net(multi-scale frequency spatial attention network)的多器官分割方法.利用多层级、多方向频域分解获取不同尺度的多器官频域特征表达,以有效扩大感受野并提高网络浅层语义特征的辨识性;提出多层次门控注意力机制,实现局部细粒度特征和长距离依赖的融合,聚焦关键目标并抑制背景区域;针对器官的结构差异和多样性,设计了方向增强双分支空间注意力模块,以深度融合边缘像素的空间位置和灰度分布特征,提高模型的空间特性捕获能力.实验结果表明,所提方法可以有效分割尺度差异大、结构复杂的多器官,在Synapse和ACDC数据集的平均DSC分别达到了 81.66%和 91.61%,优于现有主流方法.
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关键词
多器官分割自注意力机制频率变换空间注意力multi-organ segmentationself-attention mechanismfrequency transformationspatial attention
栏目名称
DOI
10.20269/j.cnki.1674-7100.2026.1010
发布时间
2026-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
湖南省自然科学基金资助项目（2020JJ4276）
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