[发明专利]基于双分支注意力深度学习的癌症高光谱图像分割方法及系统有效
| 申请号： | 202010367647.3 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111667489B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 邱崧;惠思远;李庆利;周梅;胡孟晗;徐伟 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海德禾翰通律师事务所 31319 | 代理人： | 陈艳娟 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双分支注意力深度学习的癌症高光谱图像分割方法，所述方法首先对癌症高光谱图像进行预处理操作，并将数据集划分为训练集和测试集；然后构建一个双分支的基于注意力机制的深度卷积神经网络，通过划分出的训练集对网络进行训练；然后利用训练好的神经网络对测试集进行测试，最终达到分割癌症高光谱图像的目的。本发明依据癌症高光谱图像的特点，构建双分支结构，分别提取高光谱图像的空间信息和光谱信息并加以融合，最终得到预测结果。本发明还公开了一种基于双分支注意力深度学习的癌症高光谱图像分割系统。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分支 注意力 深度 学习 癌症 光谱 图像 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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