[发明专利]一种用于脑肿瘤图像分割的方法及系统

权利要求书

1.一种用于脑肿瘤图像分割的方法，其特征在于，包括：

提取脑肿瘤图像的多尺度信息；

基于所述多尺度信息分别对脑肿瘤图像进行编码操作，以提取对应尺度信息的高语义特征并生成对应尺度信息的图像表示；

从多尺度信息的图像表示中提取低语义特征，分别与所述高语义特征结合；

基于空间-通道注意力机制分别对结合的特征进行空间和通道维度的加权重标定，得到相应注意力特征；

将所述注意力特征还原到原始分辨率，通过图像的特征表示得到脑肿瘤图像分割结果。

2.如权利要求1所述的用于脑肿瘤图像分割的方法，其特征在于，使用空间-通道注意力模块分别对结合的特征进行空间和通道维度的加权重标定，得到相应注意力特征。

3.如权利要求1所述的用于脑肿瘤图像分割的方法，其特征在于，得到相应注意力特征的过程为：

对结合的特征进行宽和高的全局池化，使用平均池化和最大池化来聚合特征的空间信息；

将聚合空间信息的特征经过多层感知机，再与原始结合的特征相点乘，得到通道注意力特征；

对通道注意力特征中的通道进行压缩及提取最大值，之后再与通道注意力特征相点乘，得到最终的注意力特征。

4.如权利要求1所述的用于脑肿瘤图像分割的方法，其特征在于，利用编码器对脑肿瘤图像进行编码操作。

5.如权利要求1所述的用于脑肿瘤图像分割的方法，其特征在于，采用残差分组卷积单元来提取对应尺度信息的高语义特征。

6.如权利要求1所述的用于脑肿瘤图像分割的方法，其特征在于，低语义特征与高语义特征采用跳跃连接结构进行结合。

7.一种用于脑肿瘤图像分割的系统，其特征在于，包括：

多尺度信息提取模块，其用于提取脑肿瘤图像的多尺度信息；

信息编码模块，其用于基于所述多尺度信息分别对脑肿瘤图像进行编码操作，以提取对应尺度信息的高语义特征并生成对应尺度信息的图像表示；

特征结合模块，其用于从多尺度信息的图像表示中提取低语义特征，分别与所述高语义特征结合；

注意力特征确定模块，其用于基于空间-通道注意力机制分别对结合的特征进行空间和通道维度的加权重标定，得到相应注意力特征；

图像分割模块，其用于将所述注意力特征还原到原始分辨率，通过图像的特征表示得到脑肿瘤图像分割结果。

8.一种用于脑肿瘤图像分割的系统，其特征在于，包括：

图像获取单元，其用于获取脑肿瘤图像；

图像分割单元，其用于基于脑肿瘤图像及预先训练完成的脑肿瘤图像分割模型，得到脑肿瘤图像分割结果；

其中，所述脑肿瘤图像分割模型包括：

多尺度输入模块，其用于提取脑肿瘤图像的多尺度信息；

编码器模块，其用于基于所述多尺度信息分别对脑肿瘤图像进行编码操作，以提取对应尺度信息的高语义特征并生成对应尺度信息的图像表示；

跳跃连接模块，其用于连接编码器模块提取的高语义特征以及解码器模块从多尺度信息的图像表示中提取的低语义特征，得到结合的特征；

解码器模块，其内嵌入有空间-通道注意力机制，分别对结合的特征进行空间和通道维度的加权重标定，得到相应注意力特征；将所述注意力特征还原到原始分辨率，通过图像的特征表示得到脑肿瘤图像分割结果。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的用于脑肿瘤图像分割的方法中的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的用于脑肿瘤图像分割的方法中的步骤。