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本发明属于医学影像处理领域,具体涉及一种基于多分支特征融合精炼的医学图像分割方法、系统、装置。该医学图像分割方法包括如下步骤:S1:通过PVT和ResNext101模型对医学图像进行特征提取;S2:将每一个对应层的两个特征进行融合得到融合特征;S3:充分挖掘各层融合特征中的全局上下文信息,输出各层融合特征对应的精炼特征;S4:构建各个精炼特征间的长距离相关性,对四个不同层次的精炼特征进行跨层精炼操作;S5:将步骤S1‑S4作为编码端的操作;在解码端的上采样过程中,将跨层精炼特征及最深层的精炼特征通过类似跳跃连接的方式与解码层相结合,输出医学图像的分割结果。本发明解决了现有医学图像分割方法精度、可靠性和鲁棒性不足的问题。
📄 2022116971310 📂 G06T7_11 👤 安徽大学,合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) 📅 2022-12-28
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发明 已授权

一种基于多分支特征融合精炼的医学图像分割方法

2022116971310 · 安徽大学,合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
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