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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本申请涉及一种用于医学图像的表面网格重建方法，该方法包括：S1：构建医学图像重建模型，所述医学图像重建模型包括CNN特征提取部分、特征增强与映射部分、GNN形变部分；S2：将获取的3D体素医学图像经过所述CNN特征提取部分，提取目标组织的特征图；S3：通过所述特征增强与映射部分对所述目标组织的特征图进行增强；S4：基于增强的特征图，并通过所述GNN形变部分对模板网格进行变形，得到预测网格。该方法通过构建医学图像重建模型，提取3D体素医学图像的特征用以对模板网格进行变形，最终得到预测网格，有效提高了医学图像表面网格重建的准确性。
主权项：1.一种用于医学图像的表面网格重建方法，其特征在于，包括：S1：构建医学图像重建模型，所述医学图像重建模型包括CNN特征提取部分、特征增强与映射部分、GNN形变部分；S2：将获取的3D体素医学图像经过所述CNN特征提取部分，提取目标组织的特征图；所述CNN特征提取部分包括编码端和解码端；所述编码端对输入的所述3D体素医学图像进行多次编码，得到一组尺寸呈等比数列缩小的低级特征图；尺寸最小的低级特征图的尺寸为3D体素医学图像的尺寸的116；所述解码端对所述尺寸最小的低级特征图进行多次解码，得到一组尺寸呈等比数列放大的高级特征图，尺寸最大的高级特征图的尺寸与3D体素医学图像的尺寸一致；S3：通过所述特征增强与映射部分对所述目标组织的特征图进行增强；所述特征增强与映射部分包括特征交互模块，所述特征交互模块将所述特征图分为四组，每组均包括两个所述低级特征图和两个所述高级特征图；在每个组中，将所述低级特征图和所述高级特征图重塑为相同大小的扁平2D块序列，并将四个扁平2D块序列进行拼接，拼接结果通过多层感知器得到查询值，为组内的每个特征图均赋予所述查询值；将四个扁平2D块序列分别通过单独的多层感知器，分别得到组内各特征图的键值和值；在组内每个特征图中，对应的所述查询值、键值以及值经过多头注意力机制以及上采样，得到所述增强的特征图；S4：基于增强的特征图，并通过所述GNN形变部分对模板网格进行变形，得到预测网格。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种用于医学图像的表面网格重建方法
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