[发明专利]基于全局自注意力与多尺度特征融合的肝脏CT图像分割方法在审
| 申请号： | 202211064580.1 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115457051A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 刘利军;戴舒婷;乔伟晨;黄青松 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/00;G06V10/74;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 昆明隆合知识产权代理事务所(普通合伙) 53220 | 代理人： | 何娇 |
| 地址： | 650500 云南*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于全局自注意力与多尺度特征融合的肝脏CT图像分割方法，属于医学图像处理技术领域。本发明包括步骤：(1)获取腹部CT数据集，并进行预处理；(2)采用ResNeXt卷积神经网络提取多尺度特征，引入多尺度空间信息；(3)使用多尺度特征通过全局自注意力模块，得到全局自注意力融合特征；(4)将融合特征通过改进的卷积模组进行特征提取，最终上采样得到分割结果。该方法基于LiTS公开数据集进行验证，分割结果与真实分割的重叠区域平均Dice值达到了96.4％，比经典模型UNet高4.3％。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全局 注意力 尺度 特征 融合 肝脏 ct 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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