基于注意力机制的卷积神经网络医学图像关键点检测方法

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摘要

本发明提供一种基于注意力机制的卷积神经网络医学图像关键点检测方法，包括如下步骤：构建基于注意力机制的O型卷积神经网络，其包括注意力模块、关键点检测分支和局部增强分支；局部增强分支用于局部前景增强和结构提取；局部增强分支和关键点检测分支对不同层次的信息编码解码来生成热图；本发明利用注意力模块将局部增强分支的特征图引入关键点检测分支；将训练集数据输入到O型卷积神经网络进行训练，将测试集数据数据输入到学习后的O型卷积神经网络得到关键点热图，对关键点热图进行局部最大值提取，得到关键点的坐标。本发明直接在原始图像上执行，更加稳健和准确，能更加有效地整合局部结构特征和上下文信息，并检测细分支的关键点。

基本信息

专利标题：

基于注意力机制的卷积神经网络医学图像关键点检测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113393446A

申请号：

CN202110687012.6

公开（公告）日：

2021-09-14

申请日：

2021-06-21

授权号：

CN113393446B

授权日：

2022-04-15

发明人：

刘敏何文轩张雨强陈伟迅王耀南

申请人：

湖南大学

申请人地址：

湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门

代理机构：

长沙惟盛赟鼎知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

滕澧阳

优先权：

CN202110687012.6

主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06T7/00 G06T5/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08