医学图像的语义分割为后续的图像分析和理解任务提供了重要的基石。随着深度学习方法的快速发展，传统的 U-Net 分割网络已在许多领域得到应用。基于探索性实验，已发现多尺度特征对于医学图像的分割非常重要。在本文中，我们提出了一种尺度注意力深度学习网络（SA-Net），它在残差模块中提取不同尺度的特征，并使用注意力模块来增强尺度注意力能力。SA-Net 可以更好地学习多尺度特征，对不同的医学图像实现更准确的分割。此外，这项工作在多个数据集上验证了所提出的方法。实验结果表明，SA-Net 在视网膜图像中的血管检测、肺分割、视网膜图像中的动脉/静脉（A/V）分类和囊胚分割等应用中取得了优异的性能。为了便于科学界使用 SA-Net，代码实现将公开。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-590161.html
近年来，已经为医学图像分割的不同任务设计了许多 U-Net 变体。傅等人。[ 4 ] 采用条件随机场 (CRF) 来提取多阶段特征，以改善血管检测结果。M-Net [ 5文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-590161.html
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