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利用卷積神經網絡（CNN）進行醫學圖像分割時，通常將分割問題抽象為特征表示和參數優化問題，但在上采樣和下采樣過程中容易丟失特征信息，導致分割效果不理想。設計包含三級特征表示層和特征聚合模塊的深度特征聚合網絡結構DFA-Net。通過三級特征表示層提取基礎特征同時聚合中間特征和深層特征，從而以聚合深層特征彌補CNN上采樣與下采樣的特征損失。利用特征聚合模塊聚合并激活淺層特征和深層特征，根據兩者的互補信息分別做精細化調整。在腦圖像和眼底圖像公開數據集上的實驗結果表明，DFA-Net能夠充分利用深層特征與淺層特征的信息互補性處理分割結果中的孤立像素點，避兔上釆樣與下采樣引起的信息損失，其分割精度較U-net、Unet、 Segnet和 Laddernet等方法均有所提高。
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