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从多模式的磁共振图像数据自动分割脑肿瘤具有实现术前计划和术中体积测量的潜力。深度卷积神经网络技术的最新进展为实现脑肿瘤区域的端到端分段打开了机会。然而，脑肿瘤分割中使用的医学图像数据相对较少，并且脑肿瘤的出现变化，因此很难找到一种可学习的模式来直接描述肿瘤区域。在本文中，我们提出了一种新型的跨模式互动特征学习框架，以从多模式数据分割脑肿瘤。核心思想是多模式的MR数据包含正常大脑区域的丰富模式，可以轻松捕获，并且可以潜在地用于检测非正常的大脑区域，即脑肿瘤区域。所提出的多模式交互式特征学习框架由两个模块组成：跨模式特征提取模块和注意力引导特征融合模块，旨在探索丰富的模式跨多模式的富含模式，并指导相互作用的相互作用以及来自不同模态的丰富特征的融合过程。综合实验是在Brats 2018基准上进行的，该基准表明，与基线方法和最先进的方法相比，提出的跨模式特征学习框架可以有效地改善脑瘤分割性能。
通过多模式进行互动特征学习
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