[发明专利]一种用于结直肠癌肝转移瘤识别的小目标分割方法

权利要求书

1.一种用于结直肠癌肝转移瘤识别的小目标分割方法，其特征在于，包括：

用卷积提取肝转移瘤医学图像的视觉特征表示，用最大池化对所述视觉特征进行下采样处理；

重复进行所述卷积提取和所述下采样处理后，进行深度特征编码处理；

将所述深度特征编码处理的最后编码特征送入多尺度注意力模块处理后，将所述深度特征编码处理的中间编码特征送入层级信息交融模块处理，得到第一特征；

将所述第一特征与对应的解码特征进行跳跃连接操作，得到第二特征；

用转置卷积对所述第二特征进行上采样操作；

重复进行所述跳跃连接操作和所述上采样操作后，通过连续解码得到第三特征；

用1×1卷积压缩通道用Sigmoid对所述第三特征激活得到预测图。

2.根据权利要求1所述的一种用于结直肠癌肝转移瘤识别的小目标分割方法，其特征在于，所述用卷积提取肝转移瘤医学图像的视觉特征表示，用最大池化对所述视觉特征进行下采样处理，包括：

用卷积提取肝转移瘤医学图像中病灶形状信息、大小信息、位置信息，进而获得肝转移瘤医学图像中的视觉特征表示；

利用最大池化对所述视觉特征进行降维处理，去除所述视觉特征的冗余信息；

对所述视觉特征进行压缩处理，提取最能代表肝转移瘤病灶的特征信息。

3.根据权利要求1所述的一种用于结直肠癌肝转移瘤识别的小目标分割方法，其特征在于，所述进行深度特征编码处理，包括：

通过卷积、批标准化、RELU激活函数以及最大池化，对一张待分割的肝转移瘤医学图像进行连续编码，得到深度特征编码处理的结果；

其中，所述连续编码的表达式为：

其中，x代表输入图像，代表最大池化操作，CBR()代表卷积、批标准化以及RELU激活函数的组合操作，y_encoder代表编码结果。

4.根据权利要求1所述的一种用于结直肠癌肝转移瘤识别的小目标分割方法，其特征在于，所述方法还包括通过层级信息交融模块阻碍无效信息传递，该步骤具体包括：

将编码阶段的中间特征输入到层级信息交融模块进行通道数统一；

使用双线性插值来调整特征大小后将特征拼接起来；

使用具有四种不同膨胀率的空洞卷积对拼接后的特征进行空洞卷积，得到不同感兴趣区域的信息；使用3×3卷积进一步处理特征，并用不同尺寸的最大池化来调整特征的大小和通道数，得到四个特征图；

利用卷积调整四个特征图的通道数，得到四个比例信息特征图，最后将四个比例信息特征图与输入特征相加，得到将传递到解码阶段的特征。

5.根据权利要求4所述的一种用于结直肠癌肝转移瘤识别的小目标分割方法，其特征在于，所述方法还包括通过多尺度注意力模块获取特征图的比例权重映射的步骤，该步骤包括：

通过多尺度注意力模块用不同比例的空洞卷积挖掘编码特征的多尺度信息，然后分别为所述多尺度信息赋予空间注意力权重；

将不同的空间注意力权重拼接起来并卷积得到多尺度注意力模块的输出。

6.根据权利要求5所述的一种用于结直肠癌肝转移瘤识别的小目标分割方法，其特征在于，所述方法还包括通过深度特征解码模块得到最终预测结果的步骤，该步骤包括：

将多尺度注意力模块的输出内容与解码器融合；其中，所述解码器由转置卷积、两次卷积、批标准化以及RELU激活函数组成；

通过级联处理，将层级信息交融模块集成的不同尺度信息进行融合；

在所有解码器融合阶段完成后，结果经过1×1卷积和Sigmoid函数得到最终预测图。