Spectral Boundary Loss

FSB-Net 利用频空分析改进脑卒中病灶分割

研究人员开发了FSB-Net，这是一种新颖的深度学习模型，用于在无对比度CT扫描中精确分割脑卒中病灶。该网络独特地结合了频域分析，以更好地描绘病灶边界，这些边界在医学影像中通常很模糊。FSB-Net 使用小波边界检测头提取边界信息，并使用频空交叉注意力模块将其与空间特征集成，同时使用谱边界损失以获得更清晰的结果。在公共数据集上的评估表明，FSB-Net 在关键分割指标上优于U-Net和DeepLabV3+等现有模型。