[发明专利]一种基于UNet的脑肿瘤分割方法在审
| 申请号： | 202210629026.7 | 申请日： | 2022-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN114972383A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 李秀华;王士奇;朱水成 | 申请（专利权）人： | 长春工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于混合损失函数的改进UNet脑肿瘤分割方法提高脑肿瘤分割精度。针对脑肿瘤磁共振成像(MRI)多模态精准分割，UNet网络在编码和解码阶段特征图直接融合，产生许多冗余信息，导致脑肿瘤分割精确度不够。在UNet网络中引入注意力机制，使网络模型关注到需要分割的区域，避免信息冗余，提高了脑肿瘤分割精度。再在UNet中加入残差模块解决信息损失，同时也防止了网络训练时退化的问题。与此同时引入了Dice损失和焦点损失相结合的混合损失函数，有效的解决了样本不均衡问题和对于体积较小，边界模糊的肿瘤分割精度不足的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 unet 肿瘤 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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