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申请/专利权人：西南民族大学
摘要：一种HL‑UNet图像分割模型及心脏动态磁共振成像分割方法，涉及神经网络技术领域，HL‑UNet图像分割模型包括依次串联的编码器、瓶颈、解码器，以及跳连接，其中编码器由三组依次串联的残差空间增强模块RVSSBlock和PatchMerging层组成，瓶颈由两个串联连接的残差空间增强模块RVSSBlock组成，解码器由三组依次串联的PatchExpanding层和残差空间增强模块RVSSBlock组成。本发明提供了一种既能保证良好分割性能又能实现易部署的轻量级分割模型，并将其应用于心脏动态磁共振成像分割。
主权项：1.一种HL-UNet图像分割模型，其特征在于，包括依次串联连接的编码器Encoder、瓶颈Bottleneck、解码器Decoder，以及编码器Encoder和解码器Decoder对应层之间的跳连接Skipconnection，其中：所述编码器Encoder由三组依次串联连接的残差空间增强模块RVSSBlock和PatchMerging层组成；残差空间增强模块RVSSBlock用于学习特征表示，PatchMerging层用于执行下采样和维度增加的操作；所述瓶颈Bottleneck由两个串联连接的残差空间增强模块RVSSBlock组成；所述解码器Decoder由三组依次串联连接的PatchExpanding层和残差空间增强模块RVSSBlock组成；PatchExpanding层用于执行上采样；所述跳连接Skipconnection连接在编码器Encoder内的残差空间增强模块RVSSBlock及解码器Decoder内的对应层残差空间增强模块RVSSBlock之间，用于浅层特征和深层特征的拼接。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南民族大学 一种HL-UNet图像分割模型及心脏动态磁共振成像分割方法
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