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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种基于先验‑后验概率编码器的多模态MR图像分割方法，通过先验‑后验概率编码器在训练过程中生成各个分支网络的权重向量，通过学习已有数据的模式，分配网络对不同模态特征图的注意焦点，在多模网络中实施更有针对性的局部加权融合，提高网络判断多源信息置信度的能力，最终提高分割精度与模型鲁棒性；结合了前期融合和多层融合的思路，通过下采样和上采样之间的跳跃连接，在融合以外保留了单独模态的特异信息，有益于处理不同图像源提供的互补与矛盾信息。
主权项：1.一种基于先验-后验概率编码器的多模态MR图像分割方法，其特征在于，包括：训练阶段：以多模态MR图像为训练样本，以所述多模态MR图像的分割图像为标签，对概率融合模型进行训练；其中，所述概率融合模型包括特征提取模块、先验编码器及多模融合模块；所述训练阶段的损失函数包括后验概率向量及先验概率向量之间的余弦相似度损失，以及分割结果与标签图像之间的交叉熵损失；其中，所述先验概率向量由所述先验编码器对经通道拼接后的多模态MR图像进行编码后得到；所述分割结果由所述多模融合模块根据所述先验概率向量对所述特征提取模块输出的多模态特征图进行加权求和及上采样处理后得到；所述后验概率向量为将所述多模态特征图及标签图像进行通道拼接后输入至后验编码器进行编码后得到；应用阶段：将待分割的MR图像输入至训练好的概率融合模型，得到分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于先验-后验概率编码器的多模态MR图像分割方法
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