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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,143 - 2,147 (5page)
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Multi-modal magnetic resonance imaging (MRI) is widely employed for brain tumor diagnosis and analysis. However, conventional multi-modal brain tumor segmentation methods that leverage input fusion, where multiple modalities are input to the network simultaneously, face challenges in effectively exchanging information across modalities. In contrast, layer fusion methods, which take different modalities as input and exchange information within the network layers, facilitate cross-modality information exchange. Nevertheless, the concatenation operations commonly used in layer fusion inherently limit the ability to capture long-range dependencies. To address these issues, we propose a method that computes inter-modality differences to extract information to transfer across modalities and leverages transformers to facilitate this cross-modality information exchange. Experimental results on the BraTS2020 dataset show that ours achieved superior performance compared to previous methods.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법론
Ⅲ. 실험 방법 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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