发明专利已授权

一种基于GTF卷积及多频双注意力的肝肿瘤分割方法

📄 申请号：CN202411925420.0 📄 发布日：2026/05/08

著录项目信息

申请日

2024-12-24

公开号

CN119722712B

公开日

2025-09-30

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_11

IPC 分类号

G06T7_11 , G06T7_00 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理人工智能算法图像分割

应用场景

医学影像分析, 肝肿瘤诊断, 计算机辅助诊断, 手术规划

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摘要

本发明公开了一种基于GTF卷积及多频双注意力的肝肿瘤分割方法，该方法旨在解决肝肿瘤在形状、大小多样性以及边界模糊的问题，实现精确的肝肿瘤分割。该方法包括：S1：预处理腹部CT数据，将CT数据划分为训练集，验证集和测试集；S2：引入GTF(Geometric Tight Framelet)，结合卷积操作，构建GTF卷积；S3：融合GTF卷积与注意力机制，构建多频双注意力模块；S4：融合内部特征蒸馏损失和分割损失，构建多尺度蒸馏分割损失；S5：融合GTF卷积，多频双注意力模块及多尺度蒸馏分割损失，构建GTF‑UNet模型；S6：使用训练集，验证集和测试集对模型进行训练，验证优化及测试。本发明能够有效捕捉细节特征和多尺度信息，有效提升肝肿瘤的分割精度,可用于CT图像中对肝肿瘤的自动分割。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于ABVM-UNet的肺结节分割方法及装置

当前第 / 件

一种基于MSLQA-Net的轻量化脑肿瘤分割方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_11)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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