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利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像分割時(shí)，通常將分割問題抽象為特征表示和參數(shù)優(yōu)化問題，但在上采樣和下采樣過程中容易丟失特征信息，導(dǎo)致分割效果不理想。設(shè)計(jì)包含三級特征表示層和特征聚合模塊的深度特征聚合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)DFA-Net。通過三級特征表示層提取基礎(chǔ)特征同時(shí)聚合中間特征和深層特征，從而以聚合深層特征彌補(bǔ)CNN上采樣與下采樣的特征損失。利用特征聚合模塊聚合并激活淺層特征和深層特征，根據(jù)兩者的互補(bǔ)信息分別做精細(xì)化調(diào)整。在腦圖像和眼底圖像公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DFA-Net能夠充分利用深層特征與淺層特征的信息互補(bǔ)性處理分割結(jié)果中的孤立像素點(diǎn)，避兔上釆樣與下采樣引起的信息損失，其分割精度較U-net、Unet、 Segnet和 Laddernet等方法均有所提高。
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