[发明专利]一种基于迁移学习和注意力机制的肺部CT图像分割方法在审
| 申请号： | 202211018870.2 | 申请日： | 2022-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN115457049A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 张聚;应长钢;龚伟伟;马栋;上官之博;程芸;姚信威 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 孙家丰 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多注意力机制的可变形卷积肺部CT图像分割方法，涉及深度学习领域，本发明首先对数据集进行数据预处理和数据增广，然后构建网络模型，网络模型包括主干网络、边缘注意力模块、自适应可形变卷积模块和双重注意力融合模块。图像进入网络模型，先经过主干网络进行编码，然后通过边缘注意力模块，抑制没有空间相关性的区域边缘特征信息，提高目标区域边缘特征的权重比。再通过自适应可形变卷积模块学习卷积参数和坐标偏移从而自适应感受野。最后通过双重注意力融合模块融合EAM模块和ADC模块所提取的丰富特征，利用上层特征生成的特征图来增强下层特征，再将增强的下层特征与上层特征集成之后输出分割的图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 注意力 机制 肺部 ct 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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