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标题：

Boundary Difference Over Union Loss（BDOU）的解读与实验验证

摘要

本文提出了基于边界区域分割的损失函数——Boundary Difference Over Union Loss（BDOU）。该函数通过计算预测与标签之间的差分集与差分集与部分交集的并集的比值，来指导边界区域的分割。此外，我们还使用目标大小来自适应地调整应用于边界区域的注意力。在ACDC和Synapse两个数据集上，使用UNet、TransUNet和Swin-UNet的实验结果验证了BDOU损失函数的有效性。

方法

本文的方法相对简单。核心在于利用边界区域的差分信息来优化分割效果。具体地，我们定义了边界区域，并计算了预测与标签之间的差分集。然后，将这些差分集与部分交集的并集的比值作为损失函数，从而指导模型在边界区域的分割。

以下是BDOU损失函数的计算公式：

[请在此处插入BDOU损失函数计算公式的图片]

同时，我们引入了自适应的注意力机制，根据目标的大小来动态调整应用于边界区域的注意力。

[请在此处插入自适应注意力机制的图片]

实验结果

在ACDC和Synapse两个数据集上的实验结果表明，BDOU损失函数在边界区域的分割上取得了不错的效果。与其他损失函数相比，BDOU在边界区域的分割上表现出更高的精度。

[请在此处插入实验结果对比的图片]

具体的实验效果可以在我们的分割代码中进行尝试和验证。

链接

[请在此处插入代码链接]