[发明专利]基于病变边界信息响应的上下文感知医学图像分割方法在审
| 申请号： | 202011509266.0 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112561937A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 王如心;李烨 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T7/181;G06T7/13;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于病变边界信息响应的上下文感知医学图像分割方法。该方法包括：对原始图像数据进行预处理；将预处理的图像数据输入到经训练的卷积神经网络进行特征提取以进行图像分割，其中卷积神经网络的编码网络包含多个编码阶段和空间金字塔卷积模块，并且每个编码阶段依次连接金字塔边缘特征提取模块、多任务学习模块和交叉特征融合模块，以挖掘同一水平的特征并聚合不同水平的特征，卷积神经网络的解码网络依次通过聚合空间金字塔卷积模块的输出特征和每个编码阶段的编码特征得到解码特征。本发明能够有效利用边界信息，充分挖掘了同一层次的上下文特征，并实现了不同层次特征之间的信息互补，从而显著改善了医学图像的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 病变 边界 信息 响应 上下文 感知 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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