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申请/专利权人：陕西科技大学
摘要：本发明公开一种基于动态多尺度感知的半监督息肉分割方法，包括如下步骤：步骤1、构建网络模型DMPNet并初始化超参数；2、将待分割医学图像输入网络模型DMPNet，全局分支和局部分支分别提取待分割医学图像的全局信息和局部信息，分别输出全局信息特征图和局部信息特征图；3、多尺度信息融合模块MIF将全局信息特征图和局部信息特征图进行融合，得到融合后特征图；4、动态多尺度感知注意力机制DMPA提取融合后特征图的息肉形状和边界信息；5、CNN解码器和Transformer解码器分别对动态多尺度感知注意力机制DMPA输出的特征图进行解码，利用分割头对CNN解码器和Transformer解码器输出的特征图进行融合，得到分割结果。本发明能够有效识别不同尺寸息肉并精确描绘各种形状息肉的边界。
主权项：1.一种基于动态多尺度感知的半监督息肉分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、构建基于动态多尺度感知的半监督息肉分割网络模型DMPNet，并初始化超参数；所述网络模型DMPNet包括动态感知编码器DPE、CNN解码器、Transformer解码器和分割头，其中：动态感知编码器DPE包括用于提取全局信息的全局分支和用于提取局部信息的局部分支、将全局信息特征图和局部信息特征图进行融合的多尺度信息融合模块MIF以及提取息肉形状和边界信息的动态多尺度感知注意力机制DMPA；步骤2、将待分割医学图像输入网络模型DMPNet，全局分支提取待分割医学图像的全局信息，局部分支提取待分割医学图像的局部信息，从而输出全局信息特征图和局部信息特征图；步骤3、多尺度信息融合模块MIF将全局信息特征图和局部信息特征图进行融合，得到融合后特征图；步骤4、动态多尺度感知注意力机制DMPA提取融合后特征图的息肉形状和边界信息；步骤5、CNN解码器和Transformer解码器分别对动态多尺度感知注意力机制DMPA输出的特征图进行解码，利用分割头对CNN解码器和Transformer解码器输出的特征图进行融合，得到分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西科技大学 一种基于动态多尺度感知的半监督息肉分割方法
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