申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808830A

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G16H30/00;G06V10/25;G06V10/774

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及图像分割技术领域，特别是一种基于医学图像处理的肺栓塞病灶分割方法。主旨在于解决传统的医学图像分割技术存在检测时间长、分割效率低、分割轮廓不理想等问题。主要方案包括建立肺栓塞医学图像分割数据集并进行数据划分，数据划分为训练集和测试集；通过SSD检测网络对图像初步处理并裁剪感兴趣区域，保留潜在肺栓塞区域，滤除冗余信息；搭建基于Enet改进的TA‑Enet医学图像分割模型，在Enet的下采样瓶颈模块中引入了TripletAttention模块，训练基于Enet改进的TA‑Enet医学图像分割模型；使用训练好的TA‑Enet医学图像分割模型对新输入的医学图像进行分割。

主权项：1.一种基于医学图像处理的肺栓塞病灶分割方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1：建立肺栓塞医学图像分割数据集并进行数据划分，数据划分为训练集和测试集；步骤2：通过SSD检测网络对图像初步处理并裁剪感兴趣区域，保留潜在肺栓塞区域，滤除冗余信息；步骤3：搭建基于Enet改进的TA-Enet医学图像分割模型，在Enet的下采样瓶颈模块中引入了TripletAttention模块，TripletAttention模块包括三个不同的注意力门，分别用于三个不同维度通道的特征；步骤4：训练基于Enet改进的TA-Enet医学图像分割模型；步骤5：使用训练好的TA-Enet医学图像分割模型对新输入的医学图像进行分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于医学图像处理的肺栓塞病灶分割方法

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