[发明专利]一种基于边缘特征优化的双流解码卷积神经网络的MRI脑肿瘤自动分割方法有效
| 申请号： | 202010436343.8 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111709952B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 蒋敏;翟富豪;李莎;孔军 | 申请（专利权）人： | 无锡太湖学院;江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06N3/0455;G06N3/0464;G06F3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉 |
| 地址： | 214063 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于边缘特征优化的双流解码卷积神经网络的MRI脑肿瘤自动分割方法。本发明主要使用两种基于边缘的优化策略提高脑肿瘤分割的性能。首先，在网络结构上，本发明设计了一个单独的解码网络分支来处理边缘流信息，并通过特征融合将边缘流信息融合到语义流信息中。其次，通过使用正则化损失函数来惩罚预测分割掩码与标签在边缘附近不匹配的像素来鼓励预测分割掩码与边缘周围的标签值对准。在训练中，本发明引入了一种新的边缘提取算法来提供更高质量的边缘标签。此外，本发明在交叉熵损失函数中加入了自适应平衡类权重系数，以解决在边缘提取的反向传播中严重的类不平衡问题。实验表明，本发明有效地提高了肿瘤的分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 边缘 特征 优化 双流 解码 卷积 神经网络 mri 肿瘤 自动 分割 方法 | ||
【主权项】：
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