发明专利已授权

一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法

📄 申请号：CN202311212591.4 📄 发布日：2026/05/19

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

图像分割图像分割深度学习注意力机制

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。

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

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_26)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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