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申请/专利权人：上海海事大学

摘要：本发明提供基于肿块差异化分类的全视野自适应分割网络配置方法，包括对全视野的图像进行预处理，增强图像的局部对比度和减少其他噪音；对预处理后的图像进行形态学的腐蚀操作，缩小每个肿块的边界，获得目标图像；对目标图像喂入生成式对抗网络进行分类，将目标图像分为不规则多肿块、圆滑多肿块、不规则单肿块以及圆滑单肿块；将分类后的图像进行形态学的膨胀操作，得到带有分类标签的图像；进行四种分割网络模型的设计和肿块分割；根据分割指标衡量基于肿块差异化分类的全视野自适应分割网络的分割效果。本发明提供的基于肿块差异化分类的全视野自适应分割网络配置方法，相比于人工提取感兴趣的目标肿块区域更加智能化高效化。

主权项：1.一种基于肿块差异化分类的全视野自适应分割网络配置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对全视野的图像进行预处理，增强图像的局部对比度和减少其他噪音；步骤2：对预处理后的图像进行形态学的腐蚀操作，缩小每个肿块的边界，获得目标图像；步骤3：对所述目标图像喂入生成式对抗网络进行分类，将所述目标图像分为不规则多肿块、圆滑多肿块、不规则单肿块以及圆滑单肿块；步骤4：将分类后的图像进行形态学的膨胀操作，还原由于步骤2中所进行的腐蚀操作而造成肿块缩小，得到带有分类标签的图像；步骤5：根据步骤3中四类目标图像的特点分别进行四种分割网络模型的设计和肿块分割，针对不规则多肿块，采用在R2U-Net网络基础上增加注意力机制模块的同时，增加空洞空间卷积池化金字塔模块，并且将原有的循环卷积层替换为交叉特征累积模块；针对圆滑多肿块，采用在R2U-Net网络基础上增加注意力模块的同时，增加多肿瘤感知模块，所述多肿瘤感知模块中每个卷积层使用三种不同大小的内核构建特征图；针对不规则单肿块，采用在R2U-Net网络基础上增加注意力机制模块的同时，将超像素图像和原始图像连接起来作为本网络的输入，提取不规则肿块的边缘轮廓信息；针对圆滑单肿块，在R2U-Net网络基础上增加注意力机制模块，带有所述注意力机制模型训练的网络抑制不相关区域并突出有用特征，自动学习聚焦于不同形状和大小的目标结构；步骤6：根据分割指标衡量基于肿块差异化分类的全视野自适应分割网络的分割效果。

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权利要求：

百度查询： 上海海事大学 基于肿块差异化分类的全视野自适应分割网络配置方法