发明专利已授权

一种基于多尺度信息与并行注意力机制的深度学习肠道息肉分割方法

📄 申请号：CN202011427253.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-12-09

公开号

CN112489061B

公开日

2024-04-16

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_12

IPC 分类号

G06T7_12 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_084 , G16H30_20 ,

技术画像

所属领域

医学图像分割医学图像分割深度学习注意力机制

应用场景

肠道息肉检测, 结肠镜检查辅助诊断, 医学影像分析, 消化道疾病筛查

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摘要

一种基于多尺度信息与并行注意力机制的深度学习肠道息肉分割方法，在编码时本发明通过建立分支的方式从更细粒度上提取特征，并通过改进后的压缩激励模块以重新校准特征响应，然后在空洞空间金字塔池化的基础上通过建立分支之间的联系进一步提取并融合特征，能够更精确地提取肠道与息肉的多尺度特征并将其区分来开，很好地解决了分割时常常会将肠道壁褶皱误判为息肉区域的问题；在解码时则抛弃了浅层特征细化了深层特征，并利用注意力机制进一步建立边界关系，能够在缩短训练时间的基础上更精确地分割出息肉边界。

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

基于多智能体的深度强化学习策略优化防御方法

当前第 / 件

一种滑动式测斜仪的自动提升系统

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_12)

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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