[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的病灶图像分割方法及系统有效
| 申请号： | 202010788632.4 | 申请日： | 2020-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN112102321B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 汪天富;张永涛;马国林;雷柏英;李海梅;刘冰;付超;韩小伟;杜雷;高文文;陈悦;刘秀秀;王依格 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/09 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 吴志益;谢松 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的病灶图像分割方法及系统，利用经过训练的病灶图像分割模型中的三维特征融合模块通过映射关系转化待测部位的原始图像所提取的初始多尺度特征图以匹配不同的特征分辨率，进而提高模型精度，利用病灶图像分割模型中的单级特征细化模块来细化和融合三维特征融合模块以及三层深度神经网络中同层级的特征，以解决不同尺度特征间的不一致性，以得到具有高一致性的多层深度注意特征图；利用病灶图像分割模型中的多级特征细化模块缓解替代消失问题，利用构建的混合损失函数增强SDS以得到病灶图像，以避免多层深度注意特征图直接平均用于预测病灶区域，提高模型性能和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 病灶 图像 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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