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申请/专利权人：南通大学;苏州申辰医疗科技有限公司;盐城同洲骨科医院
摘要：本发明属于图像分割技术领域，具体涉及基于注意力机制的多尺度残差脑肿瘤图像分割方法。本发明首先，利用双残差特征融合模块增强不同层次间的特征信息融合。其次，引入空洞空间金字塔池化作为网络的桥接模块，捕获图像不同尺度的特征，从而提升网络对细节特征的提取能力。最后，设计反转残差坐标注意力模块替换Unet的直接拼接操作，来融合各层次和各尺度大特征信息，从而增强模型对脑肿瘤空间位置信息的识别能力。本发明通过双重残差特征融合模块DRFF，有效地融合了不同层次的特征信息，既保留了局部细节又结合了全局语义特征，提升了模型在处理复杂肿瘤结构时的准确性。
主权项：1.基于注意力机制的多尺度残差脑肿瘤图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采用U-net编码器-解码器架构；步骤2、为融合编码器中浅层细节特征信息和深层语义特征信息，将编码器各层次特征图上采样到最大分辨率进行特征拼接，通过特征拷贝操作送入到双残差特征融合模块DRFF，以此融合局部细节判别特征信息和全局高级语义判别特征信息；步骤3、为弥补编码器-解码器之间的语义差异，在特征层连接阶段引入反转残差坐标注意力IRCA，将DRFF下采样得到的特征信息送入到该模块，能够对通道关系和长程依赖进行有效编码，提升模型在定位和识别肿瘤区域的位置信息的准确性；步骤4、桥接模块引入空洞空间金字塔池化ASPP，用于融合上下文信息，挖掘特征信息；步骤5、在解码器部分，通过转置卷积实现上采样操作，并使用1×1卷积恢复分割结果至输入图像大小，最终生成脑肿瘤各区域分割图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 苏州申辰医疗科技有限公司 盐城同洲骨科医院 基于注意力机制的多尺度残差脑肿瘤图像分割方法
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