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申请/专利权人：复旦大学附属中山医院
摘要：本发明的技术方案是提供了一种基于差异感知编解码器的多模态MRI图像脑卒中分割方法，其中，该方法包括：采集多模态脑部医学图像数据集，并对各个模态的图像进行相应预处理操作；构建部分权重共享的双路编码器模块对采集的数据进行相关信息的提取；获取多模态图像之间的差异感知特征图并进行编码；构建解码器模块对多模态差异感知特征进行解码处理；根据解码得到的特征，输出分割结果，采用Dice损失和相似度损失训练和优化网络模型。本发明通过一种新颖的利用不同模态图像特征间的差异的注意力机制辅助网络进行病灶分割，相较于基线模型，具有更好的脑卒中分割效果。
主权项：1.一种基于差异感知编解码器的多模态MRI图像脑卒中分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取多模态脑部医学图像数据集，并对数据集中各个模态的图像进行预处理操作，得到由用于训练以及测试网络模型的脑部多模态MRI图像组成的脑部多模态MRI图像集；步骤2：基于多路编码器模块和特征差异解码模块构建网络模型，该网络模型对脑部多模态MRI图像的处理过程包括以下步骤：步骤2.1：利用部分权重共享的多路编码器模块对脑部多模态MRI图像进行相关信息的提取，获得多组不同模态的3D特征图；步骤2.2：基于多组不同模态的3D特征图，获得脑部多模态MRI图像之间的差异感知特征图并进行编码，获得多模态差异感知特征；步骤2.3：采用特征差异解码模块对多模态差异感知特征进行解码和上采样，获得解码得到的特征图；步骤2.4：根据解码得到的特征图，输出分割结果；步骤3：基于脑部多模态MRI图像集，采用Dice损失和相似度损失训练和优化网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学附属中山医院 基于差异感知编解码器的多模态MRI图像脑卒中分割方法
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