3D-DDA: انتباه المجال المزدوج ثلاثي الأبعاد لتقسيم أورام الدماغ

تلعب التجزئة الدقيقة لأورام الدماغ دورًا أساسيًا في عملية التشخيص. ومع ذلك، تواجه هذه العملية تحديات ناتجة عن تنوع الأورام من حيث التباين المنخفض، والتشكل المظهري، وموقع الورم، والتحيز في التسمية، وعدم التوازن بين مناطق الورم. تقدم هذه الدراسة وحدة انتباه ثنائية الأبعاد ثلاثية الأبعاد جديدة لاستخلاص المعلومات المحلية والعالمية في المجالات المكانية والسياقية من خرائط الميزات المشفرة في معمارية Unet. تعتمد وحدة الانتباه هذه على آليات الانتباه والتعلم المتكرر (Residual Learning) لاستخلاص خرائط ميزات مُحسَّنة من مجال استقبال مُوسَّع في كل مرحلة، بهدف التركيز على مناطق الورم المعقدة. أظهرت التجارب التي أُجريت على مجموعة بيانات BraTS 2018 أداءً متفوقًا مقارنة بالأساليب الحالية المتميزة في مجالها.