申请/专利权人：西安邮电大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117726602A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/10;G06T5/70

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于带状池化的息肉分割方法及系统，针对息肉图像分割中的尺度变化、语义鸿沟和模糊边界等问题，构建金字塔池化网络模型，为解决息肉尺度变化大的问题，采用注意力机制，为不同尺度的息肉目标分配适当的感受野区域，将不同尺度的息肉特征进行特征加权得到息肉特征图；其次，通过探索息肉图像的边界信息，提高模糊边界提取能力；最后，采用上下文条带特征交互方法，以有效抑制编码器和解码器特征之间的语义差异，增强网络分割条带状和孤立息肉目标的能力。

主权项：1.一种基于带状池化的息肉分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将息肉图像输入构建的金字塔池化网络模型中，获取提取息肉图像的初步特征并生成全局特征图Sg；步骤2、采用不同的感受视野提取初步特征中不同尺度的息肉特征，并对不同尺度的息肉特征进行特征加权得到息肉特征图；步骤3、根据息肉特征图并结合激活函数生成息肉特征的注意力图，根据注意力图和全局特征图Sg得到息肉图像的初步边界特征outi-1，根据初步边界特征outi-1进行不同的卷积操作，得到局部边界特征和全局边界特征，根据局部边界特征和全局边界特征得到息肉图像的最终边界特征；步骤4、采用上下文信息融合弥补语义差距对息肉图像进行降噪处理，然后采用带状池化方法并结合最终边界特征得到息肉目标；步骤5、重复步骤1-4，对模型进行迭代训练，直至损失函数收敛，得到训练后的模型，根据训练后的模型对息肉图像进行预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安邮电大学 基于带状池化的息肉分割方法及系统

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