面向高分辨率肝脏CT的轻量化W型双分支融合分割网络
Lightfusionnet: lightweight w-shaped dual-branch fusion network for high-resolution liver CT segmentation
兰州理工大学 计算机与人工智能学院, 兰州 730050
摘要
针对高分辨率肝脏 CT 分割在临床应用中面临的模型参数量大、计算复杂度高及资源占用严重等问题，开展了轻量化分割方法研究。提出一种轻量化 W 型双分支肝脏 CT 分割网络(LightFusionNet)，通过全局与局部融合编码结构及双分支解码策略，实现全局上下文信息与局部细节特征的有效整合。在此基础上，引入门控机制以实现全局与局部特征的自适应融合，并结合动态卷积、高效注意力机制及混合损失函数，以降低模型参数规模与计算开销。实验在 LiTS 数据集、自建小样本肝脏 CT 数据集及另一独立测试数据集上进行。结果表明，该方法在显著降低模型复杂度的同时，仍能保持较高的分割精度与鲁棒性，具有良好的跨数据集泛化性能，能够满足临床高分辨率肝脏 CT 图像分割的应用需求。
基金项目
甘肃省科技专员专项基金资助项目(23CXGA0002)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0502
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-22] 优先出版
引用本文
顾群, 彭海超. 面向高分辨率肝脏CT的轻量化W型双分支融合分割网络 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0502. (Gu Qun, Peng Haichao. Lightfusionnet: lightweight w-shaped dual-branch fusion network for high-resolution liver CT segmentation [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0502. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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