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申请/专利权人：三峡大学
摘要：一种基于Transformer和多级特征聚合的乳腺超声肿块分割方法，包括以下步骤：步骤1：对乳腺超声图像的特征提取，输出4层特征图；步骤2：将输出的4层特征图输入解码部分的多层分支感受野模块RBF；步骤3：使用置换注意力模块SAM对4层具有广泛上下文信息的特征图进行重要信息捕获，输出特征图；步骤4：采用聚合模块AggregationModule对输出特征图S3、特征图S4进行融合，得到特征图A1；采用聚合模块AggregationModule对特征图A1与特征图S2进行融合，得到特征图A2；采用聚合模块AggregationModule对特征图A2与特征图S1进行融合，得到特征图A3。本发明能解决乳腺超声肿块分割中乳腺超声图像存在噪声、乳腺组织和病变对比度低、可能出现伪影或伪结构导致误分割、分割不连续的问题。
主权项：1.一种基于Transformer和多级特征聚合的乳腺超声肿块分割方法，包括以下步骤：步骤1：采用MiT编码层特征提取模块作为网络编码部分实现对乳腺超声图像的特征提取，输出4层特征图F1、特征图F2、特征图F3、特征图F4；步骤2：将输出的4层特征图输入解码部分的多层分支感受野模块RBF，获得4层捕捉到更广泛上下文信息的特征图R1、特征图R2、特征图R3、特征图R4；步骤3：使用置换注意力模块SAM对4层具有广泛上下文信息的特征图进行重要信息捕获，输出特征图S1、特征图S2、特征图S3、特征图S4；步骤4：采用聚合模块AggregationModule对输出特征图S3、特征图S4进行融合，得到特征图A1；采用聚合模块AggregationModule对特征图A1与特征图S2进行融合，得到特征图A2；采用聚合模块AggregationModule对特征图A2与特征图S1进行融合，得到特征图A3；通过以上步骤对乳腺超声图像进行分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 一种基于Transformer和多级特征聚合的乳腺超声肿块分割方法
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