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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明涉及一种基于调制可变形卷积的全自动胎盘图像分割方法，能够利用胎儿磁共振图像数据实现胎盘的自动分割。该算法基于U‑Net网络进行了改进，采用调制可变形卷积模块作为特征提取器，可变形卷积通过将偏移量纳入标准卷积的规则网格采样位置，打破传统卷积中固定几何结构的限制，能够充分利用图像空间位置信息；此外，通过在编码器和解码器之间构建双向跳跃连接，形成一个O形的网络结构，能够在不引入任何额外参数的基础上，对上采样的语义信息进行复用，从而提高分割性能。实验结果表明，与其他竞争方法相比，所提出的模型在胎盘自动分割任务上获得了更高的分割精度。
主权项：1.一种基于调制可变形卷积的全自动胎盘图像分割方法，其特征在于，包含如下步骤：步骤S1：对原始胎盘图像数据进行预处理，获得预处理后的胎盘图像数据集；步骤S2：构建基于调制可变形卷积的双向连接U-Net图像分割网络；步骤S3：将预处理后的胎盘图像输入到所提出的图像分割网络中进行训练，得到训练好的胎盘图像分割网络模型；步骤S4：使用训练好的网络模型对预处理后的胎盘图像进行分割，获得胎盘分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于调制可变形卷积的全自动胎盘图像分割方法
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