发明专利已授权

一种基于注意力机制的多模态特征融合的MRI脑瘤图像分割方法

📄 申请号：CN202210393464.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-04-14

公开号

CN114782350A

公开日

2022-07-22

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 , G06N3_08 , G06N3_04 , G06V10_44 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割注意力机制多模态特征融合

应用场景

脑瘤诊断, 医学影像分析, 辅助医疗, 智能医疗

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摘要

本发明公开了一种基于注意力机制的多模态特征融合的MRI脑瘤图像分割方法，涉及深度学习领域，本发明首先对数据集进行数据预处理和数据增广，然后构建网络模型，网络模型包括主干网络、混合上下文感知模块和全局注意力融合模块，图像进入网络模型，先经过主干网络进行编码，然后通过混合上下文感知模块感知全局和局部信息，最后通过注意力融合模块对多模态特征进行融合并输出图像。经过训练好的网络模型后，把待分割的二维磁共振脑瘤图像输入到训练好的模型，输出图像的分割结果。本专利能够训练有效的自动分割MRI脑瘤图像的网络模型，融合多模态特征，提高了分割精度，具有较高的应用价值和临床治疗的应用前景。

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

一种基于动态阈值的迭代式知识图谱实体对齐方法

当前第 / 件

一种基于3D点云配准的定位方法

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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