{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部分”：[[2024,3,6]]，“日期-时间”：“2024-03-06T03:26:23Z”，“时间戳”：1709695583468}，“引用-计数”：0，“发布者”：“人工智能发展协会（AAAI）”，“问题”：“12”，“内容域”：{“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，“short container-title”：[“AAAI”]，“抽象”：“近年来，基于深度神经网络的三维医学图像重建和分割技术得到了发展，并取得了良好的效果，同时还进一步设计了关注机制以提高性能。\然而，三维体图像的大尺寸给传统的注意力方法带来了巨大的计算挑战。\在本文中，我们提出了一种折叠注意力（FA）方法，以提高传统注意力方法在三维医学图像上的计算效率。\主要思想是，我们应用张量折叠和展开操作构造四个小的子亲和矩阵来近似原始亲和矩阵。通过FA的四个连续子注意模块，特征张量中的每个元素都可以聚合来自所有其他元素的空间通道信息。\与传统的注意方法相比，FA在准确性上有一定的提高，可以大大降低计算复杂度和GPU内存消耗。\我们证明了我们的方法在3D MIR和MIS的两个具有挑战性的任务上的优势，这两个任务是定量敏感性绘图和多发性硬化病变分割<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1609\/aaai.v35i12.17298“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2022,9,8]]，”date-time“：”2022-09-08T19:38:50Z“，”timestamp“：1662665930000}“，”page“：“10868-10876”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：4，“title”：[“医疗图像重建和分割的高效折叠注意力”]，“前缀”：“10.1 609英寸卷：“35”，“作者”：[{“给定”：“杭”，“家庭”：“张”，“序列”：“第一”，“从属关系”：[]}，{“给出”：“金伟”，“家族”：“张”，“顺序”：“附加”，“附属关系”：[]}、{“给予”：“荣光”，“家人”：“王”，“次序”：“额外”，“隶属关系”：【】}，}“给定的”：“奇豪”，“家系”：“章”，“排序”：“添加”，“归属关系”：[]}，{“给定”：“帕斯卡”，“family“：”Spincemaille“，”sequence“：”additional“，”affiliation“：[]}，”{“given”：”Thanh D.“，”family”：”Nguyen“，”serquence“，”additionable“，”filiation”：[]{“，”given“：”Yi“，”家庭“：”Wang“，”序列“：”additional“”affidiation“：”[]}]，“member”：“9382”，“published-on-line”：{“date-parts”：[2021,5,18]]}、“container-title”：[“”AAAI人工智能会议记录“]，“原标题”：[]，“链接”：[{“URL”：“https://\/ojs.AAAI.org/index.php\/AAAI\/aarticle\/download\/17298\/17105”，“内容类型”：“application\/pdf”，“内容版本”：“vor”，“预期应用程序”：“文本挖掘”}，{“URL”：“https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/download\/17298\/17105“，“内容类型”：“未指定”，“内容版本”：“vor”，“intended-application”：“相似性检查”}]，“存放”：{“日期部分”：[[2022,9,8]]，“日期时间”：“2022-09-08T19:38:50Z”，“时间戳”：166266593000}，“分数”：1，“资源”：{“主要”:{“URL”：“https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/view\/17298“}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[2021,5,18]]}，“引用计数”：0，”日志发布“：}”问题“：“12”，”发布在线“：{”日期部分609\/aaai.v35i12.17298“，”关系“：{}，”ISSN“：[”2374-3468“，”2159-5399“]，”issn-type“：[{”value“：“2374-3468”，“type”：“electronic”}，{”value“：“2159-5399”，“type”：“print”}]，“subject”：[]，“published”：{”date-parts“：[2021,5,18]]}}}