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申请/专利权人:重庆国科医创科技发展有限公司;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
摘要:本发明提供基于改进U‑Net神经网络的冠脉血管分割方法及设备、介质,将U‑Net编码部分的第一个卷积层修改为大尺寸卷积层,能够覆盖更广泛的输入信息,提高了每一层的感受野,有助于捕获更多的上下文信息,显著提高神经网络的性能;编解码跳连接处引入优化后的ConvNeXt模块,该模块降低了网络的计算复杂性,平衡编解码特征间存在的语义差距;金字塔特征级联分支模块融合多尺度特征图,保留更多语义特征,弥补了下采样过程中全局信息的损失,抑制噪声影响,提高了血管分割的准确性;注意力机制模块直接作用于通道维度,用于筛选特征图中有效信息,在特征提取过程中聚焦于目标细节位置,从而提高冠脉血管边缘分割。
主权项:1.基于改进U-Net神经网络的冠脉血管分割方法,其特征在于,包括以下步骤:获取冠脉造影图像,并建立冠脉造影轮廓标注数据集;对所述数据集中的数据进行预处理以及对所述数据集进行划分;采用U-Net作为主干结构构建编码器和解码器;将金字塔特征级联分支、ConvNeXt模块、注意力机制模块和大尺寸卷积层融入网络模型,实现冠脉血管分割模型的构建;通过训练集对所述冠脉血管分割模型进行有监督训练,采用混合损失函数进行参数优化,将输出作为冠脉血管分割预测结果;通过测试集计算各评价指标。
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