恭喜重庆大学文静获国家专利权
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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利基于双分辨率网络的两阶段全3D腹部器官分割方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114998307B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210796459.1,技术领域涉及:G06T7/00;该发明授权基于双分辨率网络的两阶段全3D腹部器官分割方法及系统是由文静;尹浩;王翊;张毅;杨维斌设计研发完成,并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于双分辨率网络的两阶段全3D腹部器官分割方法及系统在说明书摘要公布了:本发明属于医学图像分割技术领域,具体公开了一种基于双分辨率网络的两阶段全3D腹部器官分割方法及系统,该方法对数据集和原始图像进行预处理,对预处理后的数据集和原始图像,进行随机数据增强,根据数据集,训练粗分割网络和精分割网络,将数据增强后的原始图像缩放至预设尺寸再输入粗分割网络,进行腹部器官分割,根据粗分割获得的ROI区域,获取ROI图像并缩放为预设尺寸,再输入精分割网络,得到分割结果。采用本技术方案,使用两阶段方法,实现对全3D腹部器官的分割。
本发明授权基于双分辨率网络的两阶段全3D腹部器官分割方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于深度双分辨率网络的两阶段全3D腹部器官分割方法,其特征在于,包括如下步骤:获取数据集和原始图像,并对数据集和原始图像进行预处理;对预处理后的数据集和原始图像,进行随机数据增强;根据数据集,训练粗分割网络和精分割网络;将数据增强后的原始图像缩放至预设尺寸再输入粗分割网络,进行腹部器官分割;根据粗分割获得的ROI区域,获取ROI区域图像并缩放为预设尺寸,再输入精分割网络,得到分割结果;训练精分割网络的方法如下:建立深度双分辨率分支网络:编码器通过改进的3D残差卷积模块和下采样模块对图像进行下采样和特征提取,第i个高分辨率特征图XHi和低分辨率特征图XLi为: 其中,FH和FL对应高分辨率和低分辨率剩余基本块序列,TL-H和TH-L分别代表低到高和高到低转化函数,R代表Relu激活函数;双分辨率分支特征融合:在编码器部分的第三个stage进行双分支的特征提取,低分辨率分支继续进行下采样,获取更多的深层特征和语义信息;高分辨率分支进行特征提取并维持特征图的大小和通道数不变,并且两个分支之间在不同阶段进行多次双边特征融合,充分融合空间信息和语义信息;利用各向异性金字塔池化模块捕捉腹部场景中存在的各向异性和上下文信息:在双分辨率分支逐点求和之前,将低分辨率分支输入各向异性金字塔池化模块,各向异性金字塔池化模块包括各向异性条带池化和标准空间池化,各向异性条带池化捕捉腹部场景中存在的各向异性和上下文信息,从而捕捉到多器官之间的空间关系,标准空间池化融合多尺度特征;将各向异性条带池化和标准空间池化的输出相结合,通过不断地上采样将编码器提取的语义特征信息复原到原始图像大小并完成对应像素点的分类任务,得到最终输出。
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