【摘 要】
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精确的肝脏和肝脏肿瘤自动分割方法在帮助医生对肝癌诊断、治疗和以及在术后观察都具有重要的意义。由于卷积的局部性，现有的基于卷积的方法难以建立长距离的依赖关系。Transformer的级联注意力机制可以建立全局的信息关联但是会破坏局部细节。基于此，提出了一种融合卷积和transformer的特征建模方法，该算法通过混合嵌入的方式交互融合局部表示和全局表示，最大程度地建立不同分辨率下的全局依赖关系。同时
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精确的肝脏和肝脏肿瘤自动分割方法在帮助医生对肝癌诊断、治疗和以及在术后观察都具有重要的意义。由于卷积的局部性，现有的基于卷积的方法难以建立长距离的依赖关系。Transformer的级联注意力机制可以建立全局的信息关联但是会破坏局部细节。基于此，提出了一种融合卷积和transformer的特征建模方法，该算法通过混合嵌入的方式交互融合局部表示和全局表示，最大程度地建立不同分辨率下的全局依赖关系。同时，在跳跃连接处通过多级特征融合模块捕捉来自不同编码阶段的上下文信息以获取更丰富的语义信息。最后，为了应对肝脏肿瘤在大小和形状上的变化，使用可变形多尺度模块用于提取肿瘤的多尺度特征。实验主要采用相关性系数（dice similarity coefficient）作为评价指标。在LiTS17数据集上肝脏和肿瘤的DSC分别为0.920和0.748，结果表明提出的网络相比基线具有更准确的肝脏肿瘤分割结果。
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