針對(duì)腫瘤生長(zhǎng)預(yù)測(cè)的邊緣注入自適應(yīng)時(shí)空網(wǎng)絡(luò)

摘要： 為了更有效地表征腫瘤的生長(zhǎng)趨勢(shì)，提出了基于邊緣注入的自適應(yīng)時(shí)空網(wǎng)絡(luò)(adaptive spatiotemporal networks based on edge injection, EA-Net)。引入緊密型空間增強(qiáng)模塊學(xué)習(xí)多形態(tài)腫瘤的靜態(tài)抽象信息，并重點(diǎn)提取關(guān)鍵生長(zhǎng)特征；明確監(jiān)督目標(biāo)腫瘤的邊緣信息，設(shè)計(jì)多密度邊緣注入模塊來(lái)增強(qiáng)特征圖像內(nèi)目標(biāo)的邊緣權(quán)重；建立廣泛的時(shí)空信息關(guān)聯(lián)... （共11頁(yè)）