发明专利已授权

基于空洞卷积和多尺度融合的黑色素瘤分割方法

📄 申请号：CN202011094831.1 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-10-14

公开号

CN112446890A

公开日

2021-03-05

申请人

浙江工业大学

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 , G06T7_41 , G06K9_46 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

医学图像分割医学图像分割深度学习计算机视觉

应用场景

黑色素瘤早期筛查, 皮肤病辅助诊断, 医学影像分析, 医疗人工智能

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摘要

基于空洞卷积和多尺度融合的黑色素瘤分割方法，包括：步骤1)医学图像预处理；步骤2)构建具有灵活感受野的多尺度聚合网络模型；步骤3)将训练集数据输入模型中进行训练；步骤4)皮肤镜图像病灶区域分割。本发明提出的通道注意空洞卷积模块可以根据图像特征自适应的扩大感受野，获取更加紧密的上下文信息，缓解固定感受野引起的特征不充分问题；聚合交互模块可以将编码层输出的特征与相邻编码层的特征进行聚合，获得多尺度信息，并且降低了编码层和对应的解码层之间的语义差距，抑制直接聚合引起的噪声。本发明能够分割精确的皮肤镜图像，起到辅助作用。

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

一种基于A-TrAdaboost算法的多源社区标签发展趋势预测方法

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