[发明专利]基于CNN与Transformer的髋关节分割方法及装置

权利要求书

1.一种基于CNN与Transformer的髋关节分割方法，其特征在于，包括：

在获取髋关节图像后，基于所述髋关节图像获取目标髋关节图像；

利用CNN网络对所述目标髋关节图像进行多尺度编码，得到CNN编码后的特征图；

利用Transformer网络对所述CNN编码后的特征图进行多尺度编码，得到Transformer编码后的特征图；

对所述Transformer编码后的特征图进行解码，得到解码后的特征图；

利用Attention Gate网络和执行Concat操作，将编码后的特征图与解码后的特征图进行融合，得到目标特征图；

基于所述目标特征图，获取髋关节分割结果。

2.根据权利要求1所述的基于CNN与Transformer的髋关节分割方法，其特征在于，所述在获取髋关节图像后，基于所述髋关节图像获取目标髋关节图像，包括：

对所述髋关节图像进行下采样，得到下采样后的髋关节图像；

将所述下采样后的髋关节图像，确定为所述目标髋关节图像。

3.根据权利要求1所述的基于CNN与Transformer的髋关节分割方法，其特征在于，所述利用CNN网络对所述目标髋关节图像进行多尺度编码，得到CNN编码后的特征图，包括：

利用所述CNN网络对所述目标髋关节图像进行多尺度编码，得到第一特征图；

利用所述CNN网络对所述第一特征图进行多尺度编码，得到第二特征图；

利用所述CNN网络对所述第二特征图进行多尺度编码，得到第三特征图。

4.根据权利要求3所述的基于CNN与Transformer的髋关节分割方法，其特征在于，所述利用Transformer网络对所述CNN编码后的特征图进行多尺度编码，得到Transformer编码后的特征图，包括：

利用所述Transformer网络，对所述第三特征图进行多尺度编码，得到第四特征图。

5.根据权利要求4所述的基于CNN与Transformer的髋关节分割方法，其特征在于，所述对所述Transformer编码后的特征图进行解码，得到解码后的特征图，包括：

对所述第四特征图进行解码，得到第五特征图。

6.根据权利要求5所述的基于CNN与Transformer的髋关节分割方法，其特征在于，所述利用Attention Gate网络和执行Concat操作，将编码后的特征图与解码后的特征图进行融合，得到目标特征图，包括：

对所述第五特征图进行上采样，得到第六特征图；

执行所述Concat操作，将所述第四特征图与所述第六特征图进行融合，得到第七特征图；

利用所述Attention Gate网络，将所述第七特征图与所述第三特征图进行融合，得到第八特征图；

对所述第七特征图进行上采样，得到第九特征图；

执行所述Concat操作，将所述第八特征图和所述第九特征图进行融合，得到第十特征图；

利用所述Attention Gate网络，将所述第十特征图与所述第二特征图进行融合，得到第十一特征图；

对所述第十特征图进行上采样，得到第十二特征图；

执行所述Concat操作，将所述第十一特征图和所述第十二特征图进行融合，得到第十三特征图；

利用所述Attention Gate网络，将所述第十三特征图与所述第一特征图进行融合，得到第十四特征图；

对所述第十三特征图进行上采样，得到第十五特征图；

执行所述Concat操作，将所述第十四特征图和所述第十五特征图进行融合，得到第十六特征图；

对所述第十六特征图进行Conv3x3+BN+Relu操作，得到所述目标特征图。