[发明专利]一种基于聚焦融合的上下文学习医学图像分割方法在审
| 申请号： | 202011503406.3 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112529930A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 王如心;李烨 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/194 | 分类号： | G06T7/194;G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚焦融合的上下文学习医学图像分割方法。该方法包括以下步骤：对原始图像数据进行预处理；将预处理的图像数据输入到经训练的卷积神经网络进行特征提取，其中所述卷积神经网络的编码网络包含多个编码阶段并且每个编码阶段依次连接自动聚焦模块和全景聚合模块，所述卷积神经网络的解码网络顺序地解码编码阶段的特征并生成对应的解码特征，其中所述自动聚焦模块用于同级编码特征的多尺度上下文信息挖掘，所述全景聚合模块用于聚合来自不同编码阶段的跨层级编码特征。利用本发明能有效地编码同级特征并实现了跨级特征的高效融合，从而显著提升了图像分割的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 聚焦 融合 上下文 学习 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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