Segmentation des tumeurs mammaires ABVS via l'intégration du CNN avec l'auto-attention par échantillonnage dilaté et le Transformer d'interaction de caractéristiques

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale,
Segmentation des tumeurs mammaires   Scanner automatique de volume mammaire   Réseau de segmentation 3D Transformer-CNN   Modélisation d'image masquée   Apprentissage profond   Analyse d'images médicales   Apprentissage auto-supervisé  

Segmentation des tumeurs mammaires ABVS basée sur CNN et Dilated Sampling Self-Attention Contexte académique Le cancer du sein est le deuxième cancer le plus courant dans le monde, et une détection précoce et précise est essentielle pour améliorer le pronostic des patients et réduire la mortalité. Bien que plusieurs techniques d’imagerie (telles qu...