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一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法

Name: 一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2023112125914
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311212591.4 📄 发布日：2026/09/17

著录项目信息

申请日

2023-09-20

公开号

CN117237636B

公开日

2025-02-18

申请人

重庆邮电大学

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_774 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06N3_0455 , G06N3_082 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

结直肠息肉检测, 内窥镜检查分析, 医学影像辅助诊断, 结直肠癌筛查, 消化内科临床诊断

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摘要

本发明提供一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法，包括：获取原始结直肠息肉图像训练数据集；利用原始结直肠息肉图像训练数据集对结直肠息肉分割模型进行训练，所述结直肠息肉分割模型包括：PVT特征编码器、CBAM模块、3个CFP模块、改进的Uper解码器、PAA‑d解码器、区域自注意力RSA模块；将待分割的结直肠息肉图像输入训练好的结直肠息肉分割模型得到息肉分割图，本发明通过改进的Uper解码器实现平滑且高效的多尺度特征融合，针对现有息肉分割模型不能很好地预测边界，边界区域出现类内不一致的问题，提出区域自注意力RSA模块加强上下文表示，获取更好的息肉分割结果，提高分割检测的精度。

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： CN117237636B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种基于高质量码本的双分支多尺度图像去雾方法

当前第 / 件

一种基于融合深度图与特征掩膜的半监督去雾方法

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