[发明专利]一种基于深度学习的3D心室核磁共振视频分割优化系统在审
| 申请号： | 202210035567.7 | 申请日： | 2022-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN114359310A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 董舜杰;潘子宣;卓成;付钰 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的3D心室核磁共振视频分割优化系统，该系统通过深度时空可变形卷积融合模块TDAM获取MRI视频段中高维图像特征；利用增强可变形卷积注意力网络TDAM得到的高维图像特征中时空信息，将不同尺度的特征图融合后输出带有多尺度信息的特征图；通过概率噪声校正模块PNCM得到高维图像特征的分布，输出包含分布均值和方差信息的嵌入向量；EDAN输出的特征图与PNCM输出的嵌入向量扩展后进行拼接卷积得到预测结果。利用训练好的网络模型对新输入的3D心室MRI视频直接进行分割，通过引入多帧图像补偿、可变形卷积以及多尺度注意力机制，能有效地提高心室分割的准确度和效率，并具有较高的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 心室 核磁共振 视频 分割 优化 系统 | ||
【主权项】：
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