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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明提出了一种基于双路径特征提取的腹部多器官分割方法，针对腹部多器官尺度差异较大、分割边界模糊的问题，本方法提出了一种结合双路径特征提取、交叉注意机制和空间反向注意机制的腹部多器官分割方法，有效提高了分割精度并保留了细节。具体来说，使用ResNet的局部特征提取模块与VMamba的全局特征提取模块学习腹部多器官的形态特征和输出多尺度信息；使用交叉注意机制在细粒度特征与粗粒度特征之间建立有效的特征融合；在跳跃连接中引入空间反向注意机制实现在补充细节信息的同时增强不同器官之间的分割边界。
主权项：1.一种基于双路径特征提取的腹部多器官分割方法，其特征在于包含以下步骤：S1：将腹部多器官CT图像训练集数据输入双路径特征提取模块，以提取腹部多器官特征图；S2：将腹部多器官特征图最浅层特征与最深层特征输入交叉注意模块，得到富含细节信息的深层特征；S3：在跳跃连接中引入空间反向注意机制，以在缓解梯度消失问题的同时锐化分割边界；S4：选择合适的训练算法，对网络进行训练、验证和测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于双路径特征提取的腹部多器官分割方法
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