[发明专利]一种基于深度学习的医学图像分割方法有效
| 申请号： | 202010983480.3 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112150428B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 李英;梁宇翔;李志云;张宏利;朱琦;李书达 | 申请（专利权）人： | 青岛大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04 |
| 代理公司： | 青岛高晓专利事务所(普通合伙) 37104 | 代理人： | 于正河 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于图像分割技术领域，涉及一种基于深度学习的医学图像分割方法,先在编码器和解码器阶段使用新型的卷积模块，其次再设计一个包含注意力机制的残差瓶颈结构，用在跳层连接上，一方面减少编码器和解码器之间的语义差异，另一方面是使得神经网络在训练过程中能更加注意要分割的目标区域，从而能够提取更加精细的语义特征；其方法简单，能够更好的识别模糊的边界，分割出来的图像效果更加连贯，抵抗噪声干扰能力强，具有很强的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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