发明专利已授权

基于多尺度特征融合和两阶段联合学习的医学小目标分割方法及系统

📄 申请号：CN202410010376.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-01-03

公开号

CN117876677B

公开日

2025-09-23

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

G06V10_26

IPC 分类号

G06V10_26 , G06V10_52 , G06V10_80 , G06V10_25 , G06V10_30 , G06V10_82 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_098 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割深度学习多尺度特征融合

应用场景

医学影像分析, 辅助诊断, 病灶检测, 病理图像分析, 疾病筛查

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摘要

一种基于多尺度特征融合和两阶段联合学习的医学小目标分割方法，结合两个阶段的不同目的和各自优势，对粗细两个分割网络分别采用不同的多尺度融合策略，并引入空间转换模块将损失梯度从细分割网络有效地传递到粗分割网络，最后采用两阶段联合优化的形式，进行粗细两个分割网络的参数调整。以及提供一种基于多尺度特征融合和两阶段联合学习的医学小目标分割系统。本发明较好地解决了医学图像中小目标所面临的像素信息稀少和特征不明显等问题，获得了优秀的医学小目标分割性能。

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

一种基于改进的点云切片算法的喷涂机器人轨迹规划方法

当前第 / 件

一种双酶偶联合成(R)-香茅醇的方法

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