发明专利已授权

一种面向医学图像超像素灰度纹理采样特征的图注意力网络分割方法

📄 申请号：CN202110667134.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-06-16

公开号

CN113470046A

公开日

2021-10-01

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 , G06T7_136 , G06T7_13 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理图像分割图注意力网络

应用场景

医学影像分析, 辅助诊断, 疾病筛查, 病灶分割, 影像科临床辅助

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种面向医学图像超像素灰度纹理采样特征的图注意力网络分割方法，包括以下步骤：步骤一：超像素分割；步骤二：提取超像素灰度纹理采样特征；步骤三：超像素构图；步骤四：超像素真值标签设定；步骤五：训练多头注意力网络模型；步骤六：超像素分类与图像分割。本发明提出了一种分割精度高、运行效率高的医学图像图注意力网络分割方法，降低了医学图像分割任务的数据处理规模，提高了其分割模型的训练速度。

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

一种基于纳米网络节点能量感知的分簇路由方法

当前第 / 件

固体源等离子体构筑高电导率、高对锂稳定性的改性卤化物固态电解质材料及其制备方法和应用

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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

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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