申请/专利权人：中国石油大学(华东)

申请日：2024-03-11

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118229873A

主分类号：G06T17/00

分类号：G06T17/00;G06V10/25;G06V10/80;G06V20/70;G06V10/764;G06V10/82;G16H30/20

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明涉及一种基于全尺度特征融合的嵌入式肝肿瘤和血管三维重建系统，涉及智慧医疗、深度学习、计算机辅助诊断领域。包括：1肝癌病人CT数据采集标注、裁剪和标准化获取有关的数据；2多尺度语义相关特征提取与分割模块，对CT影像，通过全局‑局部特征融合特征提取模块提取在各种感受野下的特征；3三维可视化渲染模块，主要对预测的语义标注做三维重建，通过高斯滤波对CT图像每一层做通过移动四面体法进行三维重建。4预测结果将反馈给用户，并将用户数据以及预测分析记录作为历史参考数据存入系统服务器中的数据库，以便用户下载和查看；5经过药物研究者确定后的预测数据可以用于扩充数据集，对模型进行参数调优，不断提升重建的泛化能力。6模型基于硬件感知自动量化的方案，部署在嵌入式轻量化微处理器中，优化计算和存储开销。

主权项：1.一种基于全尺度特征融合的嵌入式肝肿瘤和血管三维重建系统，其特征在于：高维度语义相关性特提取与分割模块、三维可视化重建模块以及服务组件与嵌入式微处理器；高维语义相关特征提取与分割模块主要针对CT影像进行处理。该模块利用全局-局部特征融合模块提取各种感受野下的特征。全局特征编码器采用多头自注意力机制学习特征图像素块之间的多重语义相关性，从而得到CT影像在不同感受视野下的全局相关性特征。局部特征提取模块则通过深层CNN网络提取CT影像在不同感受视野下的局部空间特征。最后，多维度特征融合解码模块通过融合多尺度感受特征来重构并预测语义标注。三维可视化渲染模块主要负责对预测的语义标注进行三维重建。该模块采用高斯滤波对CT图像的每一层进行处理，通过移动四面体法实现三维重建。移动四面体算法将移动立方体算法中的立方体元素划分为四面体，通常将其分裂为5个四面体，然后在四面体中构造等值面。服务组件则主要用于病人CT影像、生成的预测标注、重建结果的存储，以及用户数据库的建立。嵌入式微处理器，主要基于一种特定的硬件CNN加速数据流，在最大限度地减少数据通信的同时最大限度地提高资源利用率，从而实现高性能。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于全尺度特征融合的嵌入式肝肿瘤和血管三维重建系统

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