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基于多尺度特征融合的新冠病灶分割方法

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摘要

本发明提出一种基于多尺度特征融合的新冠病灶分割方法。以图像分割领域分割效果较为出色的U‑Net语义分割网络为基础，通过加入空洞空间卷积池化金字塔、CBAM注意力机制的多种组合策略的改进。每次下采样的同时，将图像特征送入空洞空间卷积池化金字塔、CBAM注意力机制多种组合策略。并通过全局池化层和设置空洞卷积的采样率捕获多尺度信息。CBAM注意力机制在空洞空间卷积池化金字塔的基础上，将通道注意力与空间注意力串联使用。在空间维度上进行建模，使模型强化重要的通道特征，忽略较小响应的通道特征。并在训练中使用Dice Loss与BCE Loss相融合的方式进行调参，有选择性的强调有效信息、抑制无效信息。实现多尺度的病灶语义信息融合，更好的提取图像的深层特征，具有更好的分割效果。实验数据表明，改进后的网络具有更好的分割效果。较为稳定，与现有结构相比，具有一定参考价值。

著录项

  • 公开/公告号CN115375716A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-11-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 桂林电子科技大学;

    申请/专利号CN202210867417.2

  • 发明设计人 黄新;林洁沁;

    申请日2022-07-22

  • 分类号G06T7/12;G06V10/80;G06V10/82;G16H50/80;G16H50/20;G16H30/20;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

  • 入库时间 2023-06-19 17:40:19

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-22

    公开

    发明专利申请公布

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