发明专利已授权

一种基于空间传递自学习的医学图像病变分割方法

📄 申请号：CN202010804326.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-08-12

公开号

CN112132778B

公开日

2024-06-18

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_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_11 , G06V10_25 , G06V10_82 , G06N3_09 , G06V10_774 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理图像分割深度学习

应用场景

医学影像诊断, 计算机辅助诊断, 病灶定量分析, 手术规划, 放疗靶区勾画

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摘要

一种基于空间传递自学习的医学图像病变分割方法，使用在编码层增加残差块的UNet，可以使得网络更好的收敛；为了增加图像中的空间信息，更好的获取医学图像中常见的低对比度和模糊的边界区域，提出一种对特征图进行切片处理再进行逐层卷积，使得特征可以按行或按列方向有效地空间传递的方法；为了充分利用编码层之间的上下文信息，还提出运用注意力自学习方法，在不需要额外的标签和外部监督的情况下，加强其自身表征学习，并且不会增加基本模型的推理时间，从而提高深度神经网络的性能，这也有效的缓解了关于医学图像数据集较小的问题；在解码器结构采用反向卷积，可以学习一种自适应映射来恢复医学图像这种具有更详细信息的特征。

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SIP协议的音视频切片传输平台

当前第 / 件

基于立体视觉的工件快速分拣方法及装置

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

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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