发明专利已授权

一种深度注意力网络的胎儿小脑超声图像分割方法

📄 申请号：CN202310724784.1 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2023-06-19

公开号

CN116934767B

公开日

2026-01-06

申请人

江苏科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_10

IPC 分类号

G06T7_10 , G06T7_00 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理深度学习图像分割

应用场景

产前超声检查, 胎儿发育评估, 医学影像辅助诊断, 智能医疗

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摘要

本发明公开了一种深度注意力网络的胎儿小脑超声图像分割方法，包括如下步骤：首先将胎儿超声数据集按照4:1的比例随机划分为训练集和测试集，对胎儿超声数据集进行预处理；然后搭建DA‑Net网络模型，构造一个六层的U形网络，将残差级联块和改进的三重注意力模块封装成一个复合模块嵌入到网络的编码器和解码器中，用来进行有效特征提取；接下来，在训练集上采用像素位置感知损失来训练网络模型；最后，在测试集上测试模型，根据测试的结果，选择出性能最优的模型为最终模型；使用该模型进行胎儿小脑超声图像分割。本发明利用一个深度注意力网络DA‑Net，能够准确实现胎儿小脑超声图像的定位与分割，获得了较好的分割性能和鲁棒性。

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

一种微表情识别方法及系统

当前第 / 件

一种融合多尺度残差注意力的医学图像分割方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_10)

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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