一种基于深度学习的肿瘤病灶区域语义分割方法及系统
实质审查的生效
摘要

本发明提出一种基于深度学习的肿瘤病灶区域语义分割方法和系统,本发明提出端到端的网络结构模型,整体结构分为编码层和解码层两部分,在编码层中引入密集连接网络结构块解决网络过深造成梯度弥散问题,在解码层引入特征注意力机制和通道注意力机制精确获取分割目标信息,在跳跃连接处增加多尺度感受野网络结构获取不同尺度语义信息,提升分割精度。该模型在兼顾速度和精度的前提下可以精确地分割出肿瘤病灶区的准确位置,在医学图像处理领域中具有广泛的应用前景。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的肿瘤病灶区域语义分割方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114549394A
申请号 :
CN202111388306.5
公开(公告)日 :
2022-05-27
申请日 :
2021-11-22
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
卞修武姚小红任菲詹紫微王晓雯张华蓉李泊睿李娜
申请人 :
北京知见生命科技有限公司;重庆知见生命科技有限公司;中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院
申请人地址 :
北京市海淀区翠微中里14号楼三层A876
代理机构 :
北京律诚同业知识产权代理有限公司
代理人 :
徐金国
优先权 :
CN202111388306.5
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06T7/10  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-14 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20211122
2022-05-27 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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