[发明专利]一种基于多尺度特征多路注意力融合机制的海马体三维语义网络分割方法在审
| 申请号： | 202110269960.8 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN113052856A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 林岚;吴玉超;吴水才 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于多尺度特征多路注意力融合机制的海马体三维语义网络分割方法属于医学图像处理领域。本发明包括以下步骤：对公开有标注的海马体图像数据进行预处理，将原始数据裁剪成包含海马体的图像块；基于多尺度特征提取、多路注意力融合机制和支路分类器集成学习策略，构建一个全新的海马体三维语义分割网络结构；对数据集进行划分；离线模型训练，获得针对三维海马体结构的模型权重参数；使用模型文件对测试集图像进行分割并评估分割结果。本发明通过设计符合三维海马体图像特点的语义分割网络结构，能够提升网络对多维度图像信息的利用率，从而提高像素密集预测能力，改善了海马体分割性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 注意力 融合 机制 海马 三维 语义 网络 分割 方法 | ||
【主权项】：
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