多模态信息融合

Anatomy-Aware Text-Visual Fusion with Dual-Perspective Prompts for Fine-Grained Lumbar Spine Segmentation

具有双视角提示的解剖感知文本-视觉融合用于细粒度腰椎分割

Sheng Lian, Jianlong Cai, Dengfeng Pan, Guang-Yong Chen, Hao Xu, Fan Zhang, Guodong Fan, Shuo Li

机构 * College of Computer and Data Science（计算机与数据科学学院） ； Shandong Technology and Business University（山东科技商务大学） ； Engineering Research Center of Big Data Intelligence (Fuzhou University)（大数据智能工程研究中心（福州大学）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ATM-Net框架，通过解剖感知文本引导的多模态融合机制，提升腰椎细粒度分割精度，实验表明其在MRSpineSeg和SPIDER数据集上优于现有方法。