[发明专利]基于卷积算子及多尺度通道交叉融合的医学图像分割算法在审
| 申请号： | 202310727631.2 | 申请日： | 2023-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN116777923A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 赵萌;李学如 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T7/13;G06T7/11;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于新型卷积算子及在多尺度通道信息交叉融合的医学图像分割算法，属于计算机视觉和医学图像处理领域。以端到端的神经网络为基础框架，我们对获得的ISIC数据集进行数据预处理，并对医学图像分割领域存在的问题提出针对性的改善。用设计出来的新型卷积算子替换掉所有的Encoder和Decoder中的卷积层。然后我们利用Transformer中的长距离依赖项建模的优势来对多个解码器之间进行多尺度通道信息融合，使得输出也能够提取较远解码器的特征信息，它可以弥补卷积运算无法获取长距离依赖关系和空间相关性，有助于对不同尺度的特征进行全局交互。本发明适用于所有端到端的神经网络模型和医学图像数据集，如常见的各种FCN、UNet、DeepLab等变体模型，也可用于肝脏、细胞、肾脏等器官的MRI或CT图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 算子 尺度 通道 交叉 融合 医学 图像 分割 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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