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发明专利
已授权
一种显著边缘特征提取模块引导网络的肠道疾病分割方法
📄 申请号:CN202011537413.5
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2020-12-23
公开号
CN112651981B
公开日
2024-04-19
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
,
G06T7_181
,
G06T7_00
,
G06T5_50
,
G06V10_26
,
G06V10_30
,
G06V10_44
,
G06V10_46
,
G06V10_80
,
G06V10_82
,
G06N3_0455
,
G06N3_0464
,
G06N3_09
,
技术画像
所属领域
医学图像处理
医学图像处理
人工智能算法
图像识别
应用场景
医学影像诊断, 肠道疾病筛查, 计算机辅助诊断, 内窥镜图像分析, 智慧医疗
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摘要
一种显著边缘特征提取模块引导网络的肠道疾病分割方法,首先输入数据集,骨干网络Res2net提取特征,然后采用不同核大小的GCN模块进行多尺度上下文信息的提取,再利用边界细化模块提高物体边界的划分性能,对特征进行进一步的提取;利用第二层侧边输出特征生成边缘信息,再利用三个融合的高层语义信息抑制边缘信息中的噪声,将mask图生成边缘图对生成的显著边缘特征进行显著边缘监督,形成最终的显著边缘特征提取模块;最后将显著边缘特征提取模块中生成的边缘信息与各层侧边输出信息共同输入RAS模块中,训练模型得到训练参数,利用训练参数进行测试得到最终的结果。本发明改善了胃肠道中息肉分割定位不准确和边界模糊的问题。
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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覆盖
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