[发明专利]一种基于变形的非局部网络医学图像分割方法及系统在审
| 申请号： | 202310025225.1 | 申请日： | 2023-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN116245893A | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 倪佳佳 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/50;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董成 |
| 地址： | 213022 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于变形的非局部网络医学图像分割方法及系统,通过多次卷积和批标准化对原始医学图像进行了提取操作。然后在特征解码阶段，经过残差压缩与解压金字塔池化、变形的非局部网络和多尺度特征融合机制来恢复原始图片大小。并在最后经过softmax对特征进行分割操作，最终得到精确的分割效果。本发明对原始的非局部网络结构进行了修改，从而显著降低了模型复杂度。通过金字塔池化和压缩与解压网络来提高网络的鲁棒性和提高网络的感受野本发明提出了一种多尺度特征融合的方法，是一种包含了使用了通道注意力将浅层特征和高层特征进行融合的方法。本发明整个流程具有通用性，并不针对特定的数据集，可以对不同的数据集都有效果，具有通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变形 局部 网络 医学 图像 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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