[发明专利]一种基于多尺度扩张全卷积神经网络的超声图像分割方法在审
| 申请号： | 202211357852.7 | 申请日： | 2022-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN115631175A | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 周潇;钱乐旦;李毅 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/30;G06V10/26;G06V10/82;G06V20/70 |
| 代理公司： | 温州名创知识产权代理有限公司 33258 | 代理人： | 林德生 |
| 地址： | 325000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多尺度扩张全卷积神经网络的超声图像分割方法，其特征在于,包括以下步骤：步骤S1、基于医学超声图像给定一个深度神经网络模型；步骤S2、将多尺度信息提取模块(Multi‑scaleInformation Extraction,MISE)置入到全卷积网络模型(FullyConvolutionalNetworks,FCNs)的结构中(MSIE‑FCNs)，MSIE模块具体放置在FCN的第3层、第4层、第5层最后一个卷积层的后面。本发明具有以下有益效果：能够扩大特征图感受野(ReceptiveField)，增强网络空间和通道上的长期依赖关系，并且融合来自不同层的上下文信息，来进一步细化分割结果，使分割结果更加精准。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 扩张 卷积 神经网络 超声 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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