发明专利已授权

深度学习网络结构及多标签主动脉夹层CT图像分割方法

Name: 深度学习网络结构及多标签主动脉夹层CT图像分割方法
Brand: 中南林业科技大学
SKU: 2021111857263
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111185726.3 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2021-10-12

公开号

CN113947609B

公开日

2024-04-19

申请人

中南林业科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_26

IPC 分类号

G06V10_26 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_52 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_0455 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

图像分割人工智能算法图像识别医学影像处理深度学习标签图像分割

应用场景

主动脉夹层辅助诊断, 医学影像分割, 计算机辅助诊断, CT影像分析, 临床智能诊疗

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摘要

本发明公开一种深度学习网络结构及多标签主动脉夹层CT图像分割方法，其中，深度学习网络结构利用序列特征金字塔注意模块，关联不同尺度的CT图像序列特征，通过探索切片间的相关性，指导当前图像分割。同时，在网络的解码器中联合空间注意力模块和通道注意力模块，加强模型对目标区域的定位精确度以及特征的利用率。其次，本发明的多标签主动脉夹层CT图像分割方法，针对主动脉夹层多标签分割的类间关系，设计了多标签分类器以及相应的二元混合损失函数，在端到端的网络上实现多标签分割。本发明的深度学习网络结构对主动脉夹层快速筛查、诊断和评估有巨大的临床应用价值。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113947609B

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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

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当前第 / 件

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