医学图像的子宫肌瘤分割方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
医学图像的子宫肌瘤分割方法
申请号:
CN202411729751
申请日期:
2024-11-28
公开号:
CN119672334A
公开日期:
2025-03-21
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了医学图像的子宫肌瘤分割方法,包括结合空洞卷积和注意力机制的U型网络,通过在编码器每层之间应用通道注意力机制抑制不重要的特征,并且在编码器底部将空洞空间卷积池化金字塔与卷积注意力模块联用,可以提高模型对小体积肿瘤的识别能力,进而提升分割准确率和可靠性,此外,通过构建语义分割模型,将盆腔医学影像划分为多个区域,构建实例分割模型,分割出子宫肌瘤,得到子宫肌瘤体积,提取子宫肌瘤的轮廓,确定轮廓上每个像素点所邻接的区域,实现了子宫肌瘤的自动分型。
技术关键词
子宫
分割方法
样本
图像分割模型
语义分割模型
像素点
超声图像数据
实例分割模型
医学
噪声
编码器
卷积模块
通道注意力机制
特征点
轮廓
邻域
解码器
超声设备