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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院
申请日：2024-04-12
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118037728A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06V10/52;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明涉及计算机视觉与医学图像处理技术领域，具体涉及基于多尺度信息融合和注意力的威利斯环血管提取方法，具体如下：创建数据集；对数据集中的图像数据进行裁剪、翻转、旋转和缩放操作得到增强后的数据集D，将D按照比例划分为训练集和测试集；构建网络结构，将训练集中的图像数据输入到网络结构中进行训练，输出得到血管提取结果图；将D输入至网络结构并进行归一化处理，然后对网络结构进行优化；对网络结构进行更新和优化，并保存训练过程中的最优参数；将最优参数加载入网络结构中，读取测试集数据，完成血管提取并保存结果。本发明网络结构可以自动化的处理复杂的图像数据，提取出连续且完整的威利斯环血管结构。
主权项：1.基于多尺度信息融合和注意力的威利斯环血管提取方法，其特征是包括如下步骤：S1.选用公开的数据集OASIS-3中的图像数据作为数据集，将数据集记作；S2.通过AHE算法对数据集中的图像数据进行裁剪、翻转、旋转和缩放操作来增强图像数据，得到增强后的数据集D，将增强后的数据集D按照比例划分为训练集和测试集；S3.构建网络结构，将训练集中的图像数据输入到网络结构中进行训练，输出得到血管提取结果图；S4.对增强后的数据集D首先进行归一化处理，然后通过组合损失函数和优化器对网络结构进行优化；S5.通过损失函数计算出损失值，然后使用反向传播计算损失函数对网络的梯度，优化器通过利用梯度的均值和方差的移动平均值计算自适应学习率，来对网络结构进行更新和优化，并保存训练过程得到参数；S6.将步骤S5中保存的参数加载入网络结构中对网络结构进行优化，将测试集数据载入优化后的网络结构中完成血管提取，并将结果保存。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院 基于多尺度信息融合和注意力的威利斯环血管提取方法
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