融合共享Net的跨模态脑肿瘤分割方法

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摘  要： 为了增强脑肿瘤图像分割算法的泛化能力，提出一种融合共享Net的跨模态分割框架。该框架包括风格转换、跨域训练和自适应判别三个阶段。首先，采用贝塞尔曲线进行域变换，从多种与源域灰度不同的图像去模拟不可见的目标域；其次，构建基于轻量级尺度注意力模块的共享Net模型，将多种风格的灰度图像输入到共享Net中来学习不同域的权重信息；最后，在模型推理时，通过自适应判别器来自适应选择最佳分割结果。（剩余12018字）

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