论文信息
题目：A2FSeg: Adaptive Multi-modal Fusion Network for Medical Image Segmentation
A2FSeg：用于医学图像分割的自适应多模态融合网络
源码链接：https://github.com/Zirui0623/A2FSeg.git
论文创新点
-
提出了一个简单的多模态融合网络：作者提出了一个名为A2FSeg的多模态融合网络，该网络通过平均融合和基于注意力的自适应融合两个步骤，能够处理任意数量的图像模态用于不完整的多模态分割。
-
处理缺失模态的能力：A2FSeg网络通过简单的平均融合和自适应融合技术，能够有效处理临床诊断中常见的缺失模态问题，从而提高了脑肿瘤分割的性能。
摘要
磁共振成像（MRI）在多模态脑肿瘤分割中起着重要作用。然而，在临床诊断中，缺失模态非常常见，这会导致分割性能严重下降。本文提出了一种简单的自适应多模态融合网络用于脑肿瘤分割，该网络具有两个特征融合阶段，包括简单的平均融合和基于注意力机制的自适应融合。这两种融合技术都能够处理缺失模态的情况，并有助于分割结果的改进，尤其是自适应融合。我们在BraTS2020数据集上评估了我们的方法，与四种最新方法相比，取得了最先进的性能。我们的A2FSeg（平均和自适应融合分割网络）简单而有效，能够处理任意数量的图像模态用于不完整的多模态分割。
关键字
模态自适应融合 · 缺失模态 · 脑肿瘤分割 · 不完整多模态分割
图1展示了我们A2FSeg的网络架构。它由四个模态特定的子网络组成，用于从每个模态中提取特征，平均融合模块用于在第一阶段简单地融合来自可用模态的特征，自适应融合模块基于注意力机制在第二阶段自适应地再次融合这些特征。
模态特定特征提取（MSFE）模块
在融合之前，我们首先使用nnUNet模型为每个单一模态提取特征。特别地，该MSFE模型从特定模态的3D图像扫描中提取相应的图像特征。每个MSFE模块由图像分割掩码监督，以加快其收敛并为后续的融合提供良好的特征提取。
平均融合模块
为了聚合来自不同模态的图像特征并处理缺失一个或多个模态的可能性，我们使用来自不同模态的可用特征的平均值作为第一个融合结果。即，我们获得了融合的平均特征。
自适应融合模块
由于每个模态对最终的肿瘤分割贡献不同，类似于MAML，我们采用注意力机制来衡量每个模态对最终分割的体素级贡献。为了生成特定模态的注意力图，我们将其特征与平均融合后的均值特征连接，并通过卷积层生成初始注意力权重。
损失函数
我们有多个分割头，分布在A2FSeg的每个模块中。对于每个分割头，我们使用交叉熵和软Dice分数的组合作为基本损失函数。基于此基本损失函数，我们定义了总体损失函数。
3. 实验
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓
对于0基础小白入门：
如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
👉1.大模型入门学习思维导图👈
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。
👉2.AGI大模型配套视频👈
很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。
👉3.大模型实际应用报告合集👈
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）
👉4.大模型落地应用案例PPT👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）
👉5.大模型经典学习电子书👈
👉6.大模型面试题&答案👈
截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习