[发明专利]一种基于空间传递自学习的医学图像病变分割方法在审
| 申请号： | 202010804326.5 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN112132778A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 汪晓妍;袁逸雯;郭东岩;黄晓洁;夏明;赵锐祎 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06K9/32 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于空间传递自学习的医学图像病变分割方法，使用在编码层增加残差块的UNet，可以使得网络更好的收敛；为了增加图像中的空间信息，更好的获取医学图像中常见的低对比度和模糊的边界区域，提出一种对特征图进行切片处理再进行逐层卷积，使得特征可以按行或按列方向有效地空间传递的方法；为了充分利用编码层之间的上下文信息，还提出运用注意力自学习方法，在不需要额外的标签和外部监督的情况下，加强其自身表征学习，并且不会增加基本模型的推理时间，从而提高深度神经网络的性能，这也有效的缓解了关于医学图像数据集较小的问题；在解码器结构采用反向卷积，可以学习一种自适应映射来恢复医学图像这种具有更详细信息的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空间 传递 自学习 医学 图像 病变 分割 方法 | ||
【主权项】：
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