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作者：李志刚;张艺荣;
单位：华北理工大学人工智能学院;河北省工业智能感知重点实验室;
摘要：为了增强脑肿瘤图像分割算法的泛化能力，提出一种融合共享Net的跨模态分割框架。该框架包括风格转换、跨域训练和自适应判别三个阶段。首先，采用贝塞尔曲线进行域变换，从多种与源域灰度不同的图像去模拟不可见的目标域；其次，构建基于轻量级尺度注意力模块的共享Net模型，将多种风格的灰度图像输入到共享Net中来学习不同域的权重信息；最后，在模型推理时，通过自适应判别器来自适应选择最佳分割结果。仿真结果表明，所提共享Net算法能实现有效泛化的同时，在分割性能和计算效率上均优于当前最先进的方法。
关键词：U-Net;;医学图像分割;;脑肿瘤;;跨模态;;域泛化;;贝塞尔曲线
基金资助：河北省高等学校科学技术研究项目（ZD2021088）;; 河北省海洋生态修复与智慧海洋工程研究中心开放基金项目（HBMESO2315）
