用于非配对多模态肝脏肿瘤分割的A-QCF-Net

本文解决了配对多模态医学影像数据集有限的挑战，提出了一种使用四元数神经网络和自适应交叉融合块的新型架构A-QCF-Net。这使得从非配对CT和MRI数据中有效分割肝脏肿瘤成为可能，考虑到医学影像中配对数据的稀缺性，这是一个重大进步。结果表明，其性能优于基线方法，突出了释放大型非配对影像档案的潜力。

• •提出了用于多模态医学图像分割的新型架构A-QCF-Net。
• •解决了医学影像中非配对数据的问题。
• •利用了四元数神经网络和自适应交叉融合块。
• •在肝脏肿瘤分割方面，实现了优于基线方法的性能。
• •展示了利用大型非配对影像档案的潜力。