基于注意力卷积神经网络的CT图像分割系统

授权

摘要

本发明提供一种基于注意力卷积神经网络的CT图像分割系统，包括使用并联卷积神经网络来逐步减小输入图像的特征图大小，通过网络层复用以及各层特征的截取与融合，实现同时提取出图像语义信息和空间信息的特征编码模块；使用池化生成注意力特征，将特征编码模块提取的语义信息特征进一步精练细化的语义信息提取注意力模块；使用最大池化与平均池化并联，将经过精细化的语义信息特征与经过特征编码模块拼接的语义信息和空间信息特征进行融合组成为注意力特征图的特征融合池化注意力模块；使用卷积模块与上采样模块，将注意力特征图逐步精细还原为输入图像大小的特征图解码模块。本发明通过融合注意力模块，实现了高效而精准的图像分割。

基本信息

专利标题：

基于注意力卷积神经网络的CT图像分割系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111325751A

申请号：

CN202010190946.4

公开（公告）日：

2020-06-23

申请日：

2020-03-18

授权号：

CN111325751B

授权日：

2022-05-27

发明人：

龙建武宋鑫磊安勇鄢泽然

申请人：

重庆理工大学

申请人地址：

重庆市巴南区李家沱红光大道69号

代理机构：

重庆信航知识产权代理有限公司

代理人：

穆祥维

优先权：

CN202010190946.4

主分类号：

G06T7/10

IPC分类号：

G06T7/10 G06T7/11 G06T7/12 G06N3/04 G06N3/08