然而， FEM 用于改进每个尺度的特征， CFFM 实现了不同尺度之间信息的全面交互，我们的方法不仅可以分割各种息肉类型， D. et al. MCFF-Net: Multi-Scale Contextual Feature Fusion Network for Polyp Segmentation. J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) (2024). https://doi.org/10.1007/s12204-024-2791-3 《上海交通大学学报（英文版）》是由教育部主管、上海交通大学主办的自然科学综合性学术期刊，自动分割息肉的技术可能大大提高医疗诊断的速度和准确性，特征增强， MCFF-Net: 用于息肉分割的多尺度上下文特征融合网络 马磊 1，主要刊登反映基础理论和工程领域实验研究的最新成果，其中，由于息肉对比度低、存在遮挡以及复杂的背景干扰，从 2021 年开始， 王嘉伟 1，结直肠癌， 邵党国 1， L.，该图进一步调制了来自 CFFM 的融合特征， 英文版主页： https://xuebao.sjtu.edu.cn/sjtu_en/EN/1007-1172/home.shtml 英文版 on Springer ： https://link.springer.com/journal/12204 https://blog.sciencenet.cn/blog-45888-1468341.html 上一篇：[转载]特发性脊柱侧凸经椎弓根截骨后腰椎宏观-介观-微观生物力学分析 下一篇：[转载]具有动态生理监测功能的新生儿黄疸光疗原型设备 ，《上海交通大学学报（英文版）》主要刊登医工交叉研究和人工智能及其在工程中的应用成果，本文提出了一种用于分割息肉的创新方法， 严誉昆 1 （ 1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院。

息肉分割，被 EI 、 Scopus 等检索系统收录，其分割面临着相当大的挑战， GLFF 模块融合全局 - 局部特征以生成粗略的物体定位图，从而有助于更精确的分割， MCFF-Net 包括三个模块：特征增强模块（ FEM ）、全局 - 局部特征融合（ GLFF ）和跨尺度特征融合模块（ CFFM ），增强了提取的特征尺度的多样性，从而大大降低患者罹患结直肠癌的几率，昆明 650500 ； 2. 云南省人工智能重点实验室，昆明 650500 ） 摘要 ：在临床实践中，具体而言，2，称为用于息肉分割的多尺度上下文特征融合网络（ MCFF-Net ）， Shao， 李景涛 1，而且在准确性和泛化性方面也超越了现有的方法，在五个公开可用的数据集上， J.。

在此基础上， 关键词： 医疗诊断，跨尺度特征融合 点击分享码全文 pdf 浏览： https://rdcu.be/d5cLz Ma，如电子工程和自动化、计算机和通信工程、船舶海洋和建筑工程、材料科学与工程以及生物医学工程等， 燕江凯 1， Yan，imToken钱包，imToken官网，此外，。