arXiv ID:
2606.29744
arXiv 提交日期: 2026-06-29
HTC-SGA Former:一种用于冠状动脉DSA血管分割的混合Transformer-CNN网络,融合自引导注意力与新型边界加权自适应损失 / HTC-SGA Former: A Hybrid Transformer-CNN Network with Self-Guided Attention and a New Boundary-Weighted Adaptive Loss for Coronary DSA Vessel Segmentation
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种轻量级混合网络HTC-SGA Former,它结合CNN和Transformer分别提取局部血管形态与全局上下文信息,并引入自引导特征注意力增强弱血管响应,配合边界加权自适应损失函数来改善细小血管和边界的分割效果,在冠状动脉DSA图像上以仅0.81M参数超越了14种现有方法,有望为冠心病计算机辅助诊疗提供高效可靠的支持。