[发明专利]基于3Dtransformer混合卷积神经网络的胰腺CT图像分割方法有效
| 申请号： | 202210411370.9 | 申请日： | 2022-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN114742802B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 陈丽芳;万里;詹千熠;谢振平;刘渊 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 沈鑫 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于3Dtransformer混合卷积神经网络的胰腺CT图像分割方法，包括：采集胰腺CT图像数据集并进行数据预处理；利用步进卷积进行下采样，利用3Dtransformer进行特征提取，利用反卷积上采样进行解码，以建立3Dtransformer混合卷积神经网络；将预处理后的数据输入所述3Dtransformer混合卷积神经网络，输出分割结果；本发明结合卷积神经网络局部表征能力与Transformer的全局建模能力来提取融合胰腺各级特征；提出一种适用胰腺和网络的损失函数，改善了针对胰腺类别不平衡以及纹理信息大不相同带来的学习难易程度存在差异等问题；采用多视角跳跃连接及特征融合模块弥补了医学图像U型架构上下采样的信息损失问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 dtransformer 混合 卷积 神经网络 胰腺 ct 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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