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申请/专利权人：陕西大智慧医疗科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割模型建立、分割方法及装置。本方法建造的分割模型基于RetinaNet网络模型，替换原有的FPN结构，使用多种方式非线性融合不同尺度特征的金字塔网络，并在主干网络当中加入通道注意力模块，提高模型对于不同形态尺度目标的特征提取能力，降低背景因素对训练造成的影响。结合了free‑anchor的方法，实现候选框与检测目标的自适应匹配，从而更好的针对不同形态的目标。相比于传统模型，本发明的分割模型在小肠淋巴瘤的分割上具有更好的性能。
主权项：1.一种基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取腹部切片图像数据集，对每张腹部切片图像进行标注，获得标签集；步骤2：建立RetinaNet模型，所述的RetinaNet模型包括主干网络、特征金字塔网络和检测网络，所述的主干网络包括四个主干块，每个主干块后连接有一个通道注意力模块，所述的主干网络用于提取不同尺度的特征图{C2，C3，C4，C5，C6，C7}，其中，C2、C3、C4和C5分别由不同的主干块输出，C6由C5进行下采样后获得，C7由C6进行下采样后获得；所述的特征金字塔网络用于对不同尺度的特征图进行特征增强得到增强特征图{P2，P3，P4，P5，P6，P7}，其中，P3、P4、P5、P6和P7分别由同层的C3，C4，C5，C6和C7增强后获得，P2由P3下采样和C2相加后获得；所述的检测网络设置在特征金字塔网络的每一层增强特征图之后，所述的检测网络包括回归器和分类器，所述的回归器用于生成锚框，所述分类器用于对锚框中的目标进行分类；步骤3：对RetinaNet模型进行预训练，以预训练后RetinaNet模型的参数进行初始化，采用腹部切片图像数据集作为训练集结合标签集对初始化后的RetinaNet模型进行训练，将训练好的RetinaNet模型作为小肠淋巴瘤分割模型。
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百度查询： 陕西大智慧医疗科技股份有限公司 基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割模型建立、分割方法及装置
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