[发明专利]一种基于注意力Unet模型的医学图像语义分割方法有效
| 申请号： | 202011393297.4 | 申请日： | 2020-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN112634279B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 杨永全;郑众喜;李丽;冯敏;陈杰 | 申请（专利权）人： | 四川大学华西医院 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都高远知识产权代理事务所(普通合伙) 51222 | 代理人： | 李安霞;谢一平 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于注意力Unet模型的医学图像语义分割方法，包括以下步骤：S1、对图片进行预处理，包括图像的裁切、偏差校正、增强；S2、将处理后的图片输入Unet模型，Unet模型包括特征提取部分、上采样部分，在上采样部分的可分离卷积操作中均进行全局范围注意力筛选；S3、使用准备好的数据对Unet模型进行训练；S4、评估Unet模型的分割效果。本发明利用PA机制对底层细粒度特征进行局部范围注意力筛选，利用DA机制对高层语义特征进行全局范围的注意力筛选，减少假阳问题和漏检问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 unet 模型 医学 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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