準確分割拓撲管狀結構，如血管和道路，在各個領域中至關重要，可以確保下游任務的準確性和效率。然而，許多因素使任務復雜化，包括細小的局部結構和可變的全局形態(tài)。在這項工作中，我們注意到管狀結構的特殊性，并利用這一知識來引導我們的DSCNet，以在三個階段同時增強感知：特征提取、特征融合和損失約束。首先，我們提出了一種動態(tài)蛇卷積，通過自適應地關注細長且彎曲的局部結構，以精確捕捉管狀結構的特征。隨后，我們提出了一種多視圖特征融合策略，在特征融合期間從多個角度補充對特征的關注，確保保留不同全局形態(tài)的重要信息。最后，基于持續(xù)同調的連續(xù)性約束損失函數被提出，以更好地約束分割的拓撲連續(xù)性。對2D和3D數據集的實驗證明，與幾種方法相比，我們的DSCNet在管狀結構分割任務上提供了更好的準確性和連續(xù)性。我們的代碼已公開提供。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-721843.html
論文地址：https://arxiv.org/abs/2307.08388
代碼地址：https://github.com/YaoleiQi/DSCNet文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-721843.html
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