双路协同多尺度增强TransUnet脑肿瘤MRI分割
Dual-path collaborative multi-scale enhanced TransUnet for brain tumor MRI segmentation
辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
针对脑肿瘤MRI分割中边界模糊、多尺度病灶难捕捉、特征融合效率偏低等问题，提出一种双路协同多尺度增强TransUnet分割模型DCME-TransUnet。该模型首先构建双路编码融合模块(DPEFM)，通过卷积编码器与双轴注意力并行提取局部与全局特征，经特征拼接与通道适配实现双向互补，缓解单一编码的特征表达局限；其次设计坐标通道协同增强模块(CCEM)，融合坐标注意力、卷积增强结构及挤压聚合激励机制，强化空间定位与通道相关性，提升小病灶及模糊边界表征能力；最后引入多尺度路由增强模块(MSREM)，以双级路由注意力减少无效计算加速收敛，结合多分支深度可分离空洞卷积捕获多尺度病灶，通过多层残差融合提升融合效率。在BraTS2024和BraTS2021数据集上，模型在全肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤区域的Dice系数分别达到92.30%/87.75%、91.67%/90.53%、93.92%/88.06%，优于现有主流分割方法，验证了模型在复杂病灶场景下的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62173171)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0187
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第2期
发布历史
[2026-10-24] 优先出版
引用本文
王光, 孟令辉, 邸铭羽. 双路协同多尺度增强TransUnet脑肿瘤MRI分割 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0187. (Wang Guang, Meng Linghui, Di Mingyu. Dual-path collaborative multi-scale enhanced TransUnet for brain tumor MRI segmentation [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0187. )
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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