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摘 要：针对肿瘤细胞图像与正常组织图像之间具有强相似性、边界模糊以及染色变化大等特点，提出了基于TransUNet网络的优化改进分割模型。此分割模型在以TransUNet为主干网络的基础上于编码器部分引入注意力机制，抑制不相关的部分以突显深层特征的语义信息。同时，改变上采样过程中的融合方式，引入BiFusion模块进行选择性地融合，从而使特征数据能够保留更多高分辨率细节信息。（剩余11384字）
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基于改进TransUNet模型的脑肿瘤图像分割方法研究
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