[发明专利]一种基于深度学习的Lv-net的医学图像分割方法在审
| 申请号： | 202310111870.5 | 申请日： | 2023-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN116309345A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 周有为;余南南 | 申请（专利权）人： | 江苏师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 雷向永 |
| 地址： | 221116 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的Lv‑net的医学图像分割方法，使用基于SEA‑Unet的心脏图像分割方法，心脏MR图像数据集标签分为三类：背景、心肌与心室，将心肌内膜作为单独标签使用；编码器的CNN卷积核为全局与邻近上下文自注意力模块；解码器分别进行不同倍数上采样，后接结残差层级注意力模块进行特征融合，上采样与跳跃连接之后，使用1×1卷积、3×3卷积和5×5卷积核构成多尺度特征模块；损失函数由Hausdorff Distance损失函数与Dice损失函数组成。有益效果：使得医学图像分割方法能够实现对心肌图像精确分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 lv net 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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