Детальная информация
| Название | Pyramid convolutional attention fusion network improves u-net for medical image segmentation // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXVIII Международной научно-практической конференции, 27–29 июня 2024 года: [в 2 частях]. Ч. 2 |
|---|---|
| Авторы | Guo Xin ; Malykhnia Galina F. |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2024 |
| Электронная публикация | 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тематика | Обработка изображений ; X-Ray image ; medical image processing ; pyramid convolution ; attention mechanism ; spatial attention ; channel attention ; feature extraction ; medical image segmentation ; рентгеновское изображение ; обработка медицинских изображений ; свертка пирамиды ; механизм внимания ; пространственное внимание ; канальное внимание ; извлечение признаков ; сегментация медицинских изображений |
| УДК | 004.932 |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Тип файла | |
| Язык | Английский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id24-496 |
| Права доступа | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\76365 |
| Дата создания записи | 27.06.2025 |
Pneumonia is one of the leading causes of death in humans due to infection. The construction of Pyramidal Convolutional Attention Fusion Network (PCAF-Net) based on Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation (U-Net) enhances the important features in the original feature maps, reduces the loss of information in the process of feature transfer, and improves the segmentation performance of the network.
Пневмония – одна из основных причин смерти людей в результате инфекции. Построение пирамидальной конволюционной сети слияния внимания (PCAF-Net) на основе конволюционных сетей для сегментации биомедицинских изображений (U-Net) позволяет выделить важные признаки в исходных картах признаков, уменьшить потерю информации в процессе передачи признаков и улучшить сегментационные характеристики сети.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Все |
|
Количество обращений: 124
За последние 30 дней: 26
