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申请/专利权人：广西科技大学
摘要：本发明旨在提供一种基于神经网络的结直肠息肉分割方法，包括以下步骤：A、构建神经网络，神经网络结构具体如下：包括编码网络、过滤器、解码网络；所述的编码网络包括五个依次连接的残差卷积层；所述的过滤器包括五个级联局部特征融合模块CLFF、上下文边缘引导模块CEG中；B、原始图像输入编码网络中，依次经过五个残差卷积层处理，得到5个残差卷积处理结果，分别输入过滤器中；C、然后经过过滤器处理，所得结果输入解码网络中；D、解码网络对所有输入的结果进行融合后，得到最终分割结果。本发明能够提高结直肠息肉分割网络的准确性和鲁棒性，为临床医生提供更可靠的辅助诊断工具。
主权项：1.一种基于神经网络的结直肠息肉分割方法，其特征在于，包括以下步骤：A、构建神经网络，神经网络结构具体如下：包括编码网络、过滤器、解码网络；所述的编码网络包括五个依次连接的残差卷积层；所述的过滤器包括五个级联局部特征融合模块CLFF、上下文边缘引导模块CEG中；B、原始图像输入编码网络中，依次经过五个残差卷积层处理，得到5个残差卷积处理结果，分别输入过滤器中；C、在过滤器中，五个残差卷积处理结果分别经过1×1卷积处理后，得到卷积结果F1、卷积结果F2、卷积结果F3、卷积结果F4、卷积结果F5；卷积结果F1、卷积结果F2输入第一级联局部特征融合模块CLFF中处理，得到第一CLFF处理结果，输入解码网络中；卷积结果F2、卷积结果F3输入第二级联局部特征融合模块CLFF中处理，得到第二CLFF处理结果，输入解码网络中；卷积结果F3、卷积结果F4输入第三级联局部特征融合模块CLFF块中处理，得到第三CLFF处理结果，输入解码网络中；卷积结果F4、卷积结果F5输入第四级联局部特征融合模块CLFF中处理，得到第四CLFF处理结果，输入解码网络中；卷积结果F1、卷积结果F2、卷积结果F3、卷积结果F4、卷积结果F5分别输入上下文边缘引导模块CEG中，得到CEG处理结果，输入解码网络中；D、解码网络对所有输入的结果进行融合后，得到最终分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西科技大学 一种基于神经网络的结直肠息肉分割方法
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