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申请/专利权人：山东师范大学
申请日：2021-07-06
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN113628220B
主分类号：G06T7/11
分类号：G06T7/11;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2021.11.26#实质审查的生效;2021.11.09#公开
摘要：本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于改进的U‑Net网络对MRI脑肿瘤图像的分割方法及系统。该方法包括，获取待分割的MRI脑肿瘤图像，将其输入训练好的改进的U‑Net网络，得到标记有分割肿瘤的图像；所述改进的U‑Net网络包括：引入带有双注意力机制的残差模块替换U‑Net网络的卷积层，在U‑Net网络中引入带有注意力机制的扩张金字塔模块，并且在每层跳过连接后引入双注意力机制。
主权项：1.一种基于改进的U-Net网络对MRI脑肿瘤图像的分割方法，其特征在于，包括：获取待分割的MRI脑肿瘤图像，将其输入训练好的改进的U-Net网络，得到标记有分割肿瘤的图像；所述改进的U-Net网络包括：引入带有双注意力机制的残差模块替换U-Net网络的卷积层，在U-Net网络中引入带有注意力机制的扩张金字塔模块，并且在每层跳过连接后引入双注意力机制；所述残差模块包括一个三维注意力CBAM模块、两个3×3×3卷积层、两个归一化层和两个激活层；使用带有双注意力机制的残差模块提取四种模式的MRI脑肿瘤图像的第一特征，并通过步长为2的卷积进行下采样操作；用实例归一化和带泄露整流函数分别替代批量归一化和整流线性单元，在每一层卷积的后面都加入了注意力模块；带有注意力机制的扩张金字塔模块是带有三维注意力CBAM的扩张特征金字塔模块，由多个平行的扩张卷积层组成，在每一层的扩张卷积层后加入三维CBAM模块，将多个扩张卷积层的输出结果相加，多个平行的扩张卷积层提取不同尺寸大小的特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 基于改进的U-Net网络对MRI脑肿瘤图像的分割方法及系统
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