[发明专利]一种基于卷积神经网络的微出血病灶分割方法有效
| 申请号： | 202110348001.5 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN112927243B | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 刘书朋;刘睿奇;陈娜;陈振宜 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 贵州派腾知识产权代理有限公司 52114 | 代理人： | 唐斌 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明设计了一种基于卷积神经网络的甲襞微出血病灶分割方法，该方法收集、处理甲襞微出血图像；标注微出血病灶区域，得到金标准图像；构造一种基于卷积神经网络的甲襞微出血病灶分割模型；划分训练集、测试集；对训练集进行数据扩增，并用扩增后的数据训练模型；用测试集测试训练好的模型。本发明把包含通道注意力、空间注意力的双注意力机制引入到经典的U型特征提取网络中，强调关键特征，抑制无关特征，促使模型更加关注微出血病灶区域；在网络结构中增加组归一化作为正则化手段，加快模型收敛速度，防止过拟合，提高整体分割性能。本发明可以得到高精度的甲襞微出血病灶分割图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 出血 病灶 分割 方法 | ||
【主权项】：
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