基于多轴面特征融合二维卷积神经网络的医学图像分割方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于多轴面特征融合二维卷积神经网络的医学图像分割方法，属于图像处理领域。该方法包括：对训练集数据进行灰度归一化处理和分块随机取样；搭建多轴面特征融合网络模型；将同一图像块分别沿X轴和Y轴旋转90°，得到同一区域的三个输入图像块，对三个图像块进行切片，然后输入对应的网络分支进行特征融合；在上采样的最后一次双线性插值操作后进行概率图融合；在三个分支的最后一次卷积操作后，将三个概率图进行平均求值，再经过激活函数得到最终的分割结果图。本发明实现对图像空间特征的充分利用，使得分割结果更加精准。
基本信息
专利标题 ：
基于多轴面特征融合二维卷积神经网络的医学图像分割方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581453A
申请号 ：
CN202210251549.2
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘玲慧郝向辉
申请人 ：
重庆邮电大学
申请人地址 ：
重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
代理机构 ：
北京同恒源知识产权代理有限公司
代理人 ：
廖曦
优先权 ：
CN202210251549.2
主分类号 ：
G06T7/10
IPC分类号 ：
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
G06T7/10
分割；边缘检测
法律状态
2022-06-03 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
