发明专利已授权

一种结合多模态信息的脑肿瘤图像分割方法

📄 申请号：CN202110652321.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-06-11

公开号

CN113496493A

公开日

2021-10-12

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 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理深度学习多模态融合

应用场景

脑肿瘤诊断, 医学影像分析, 计算机辅助手术规划, 放疗计划, 神经外科导航

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摘要

一种结合多模态信息的脑肿瘤图像分割方法，包括以下步骤：步骤1数据预处理；步骤2将处理好的数据分割为图像小块；步骤3构建先验网络来提取模态特征的共有特征和特有特征的训练权重；步骤4训练多模态特征融合网络：通过上一个步骤得到的各层特征训练权重，在三模态的输入状态下，三个模态特有特征以及一个多模态共有特征放入attentionblock内进行训练，再经过上采样与真值比较，得到结果。本发明显著提升了Unet网络对于多模态分割的精度，并且有效解决了3dunet网络肿瘤分割过大的问题。

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

一种基于扩散的分子通信模型的信道容量优化方法

当前第 / 件

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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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