[发明专利]一种基于深度学习的3D心室核磁共振视频分割系统有效
| 申请号： | 202010622947.1 | 申请日： | 2020-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN111932550B | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 田梅;董舜杰;卓成;张宏;施政学;赵金龙;张茂俊 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的3D心室核磁共振视频分割系统，该系统包括：MRI数据预处理模块；基于可变形卷积的深度注意力网络：深度时空可变形卷积融合模块TDAM，将时间轴上连续的3D心室MRI视频切片图像输入网络，以获取MRI视频段中高维图像的补偿区域，利用可变形卷积层得到高维图像特征；深度可变形卷积全局注意力模块DGPA，构建可变形卷积注意力模块得到有注意力的特征图，并使用加和注意力模块来抑制不相关的背景，最终得到网络模型。利用训练好的网络模型对新输入的3D心室MRI视频直接进行分割，该系统通过引入多帧图像补偿、可变形卷积以及加和注意力机制，能有效地提高心室分割的准确度和效率，并具有较高的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 心室 核磁共振 视频 分割 系统 | ||
【主权项】：
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