申请/专利权人：重庆师范大学;重庆医科大学附属儿童医院

申请日：2023-09-14

公开（公告）日：2023-12-08

公开（公告）号：CN117197098A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/12;G06V10/80;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习应用于计算机断层扫描的儿童肾脏和肾盂肾炎自动分割方法，包括局部特征提取阶段、全局特征提取阶段、解码上采样阶段、分割阶段。本发明的有益效果是：设计长连接和短连接的密集跳跃连接方式，将提取到多层局部特征在当前节点进行叠加后传送到解码器端；设计自适应注意力模块，基于提取到的局部特征和全局特征，将二者融合后通过自适应注意力模块，使模型学习到儿童肾脏和肾盂肾炎特征，提高模型对肾脏和肾盂肾炎边缘的分割精度。

主权项：1.一种基于深度学习应用于计算机断层扫描的儿童肾脏和肾盂肾炎自动分割方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、局部特征提取阶段；根据待分割儿童肾脏和肾盂肾炎图像，通过局部特征提取获得输入图像局部特征；S2，全局特征提取阶段；局部特征提取阶段的输入当作全局特征提取阶段的输入，提取图像的全局特征信息；S3，解码上采样阶段；以全局特征提取阶段的输出作为输入，与局部特征提取阶段的输出进行特征融合后，通过设计的自适应注意力模块，使模型学习融合特征中的重要信息，过滤冗余信息；S4，分割阶段；使用卷积将输入转换为所分割的类别，进行分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆师范大学;重庆医科大学附属儿童医院 一种基于深度学习应用于计算机断层扫描的儿童肾脏和肾盂肾炎自动分割方法

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