申请/专利权人：东莞理工学院

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117830631A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06V20/60;G06V20/69

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：一种基于transformer的肠胃道内窥镜图像分类和分割方法，包括如下步骤：将待处理的肠胃道内窥镜图像输入至已训练的TransMT‑Net模型中，首先使用残差块来生成捕获局部信息的特征图，然后使用transformer块来提取全局特征；在进入分类和分割子网络之前，使用特征重塑模块将transformer块的输出大小重塑为适合CNN输入的特征图大小；在任务特定层，分类任务的子网络采用自适应池化和全连接，将肠胃道病变分为三种类型：息肉、癌症和正常，从而确定所述待处理肠胃道内窥镜图像的最终病变类别；在分割任务的子网络中，使用解码器块、跳跃连接和分割输出来逐步生成分割区域得到所述待处理肠胃道内窥镜图像中的病变区域。本发明能够准确地识别肠胃道内窥镜图像中的病变类型和区域。

主权项：1.一种基于transformer的肠胃道内窥镜图像分类和分割方法，其特征在于，包括如下步骤：将待处理的肠胃道内窥镜图像输入至已训练的TransMT-Net模型中，首先使用残差块来生成捕获局部信息的特征图，然后使用transformer块来提取全局特征；在进入分类和分割子网络之前，使用特征重塑模块将transformer块的输出大小重塑为适合CNN输入的特征图大小；在任务特定层，分类任务的子网络采用自适应池化和全连接，将肠胃道病变分为三种类型：息肉、癌症和正常，从而确定所述待处理肠胃道内窥镜图像的最终病变类别；在分割任务的子网络中，使用解码器块、跳跃连接和分割输出来逐步生成分割区域得到所述待处理肠胃道内窥镜图像中的病变区域。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东莞理工学院 一种基于transformer的肠胃道内窥镜图像分类和分割方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD