MIYA O’SMASI MRT TASVIRLARINI SEGMENTATSIYALASHDA KONVOLYUTSION VA TRANSFORMER ENKODERLARNING PARALLEL HAMDA O‘ZARO MUSTAQIL ISHLASHIGA ASOSLANGAN DUAL-ENKODER ARXITEKTURASI

Maqolada ko‘p modalitetli MRT asosida miya o‘smasi sohalarini avtomatik ajratishning gibrid neyrotarmoq arxitekturasi taqdim etiladi. Mavjud gibrid yechimlar konvolyutsion va Transformer bloklarini ketma-ket ulaydi, bunda boshlang‘ich ma’lumotning bir qismi qaytarilmas siqiladi. Taklif etilgan sxemada ikkala enkoder bir xil kirish tenzorini bir vaqtda va mustaqil ishlov beradi, belgilar ikki yo‘nalishli o‘zaro e‘tibor moduli (IYO‘E) orqali dinamik birlashtiriladi. BraTS 2021 ma’lumotlar bazasida 300 davrda o‘qitilgan model 250 ta validatsiya holatida WT, TC va ET qiymatlari uchun 0,9110, 0,8769 va 0,7953 Dice, o‘rtacha 0,8610 natija berdi. Ablatsiya parallel sxemaning ketma-ketdan, IYO‘Ening konkatenatsiyadan ustunligini tasdiqladi. Model 31,77 mln parametr bilan taqqoslanadigan aniqlikdagi yechimlardan ikki barobar ixchamdir.

Hali tarjima qilinmagan