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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明公开了一种基于主动梯度引导与幅值补全的人脑基底节影像分割方法，包括以下步骤：构建基于主动梯度引导与幅值补全的分割网络；构建损失函数，基于损失函数训练分割网络；使用训练好的分割网络进行人脑基底节影像分割。本发明以幅值图和磁化率图作为双路输入，能够补全从相位图重建磁化率图的后处理流程中幅值信息的丢失，减少了最终分割结果受残留伪影的影响；通过建立主动梯度引导机制，利用分割支路与梯度引导支路的双分支架构，能够充分利用输入数据的层间上下文信息作为梯度引导来使得模型主动关注感兴趣区域在层间的关联性，在不过多增加网络参数的前提下提升了模型在感兴趣区域轮廓处的分割效果。
主权项：1.一种基于主动梯度引导与幅值补全的人脑基底节影像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于主动梯度引导与幅值补全的分割网络；构建损失函数，基于损失函数训练分割网络；使用训练好的分割网络进行人脑基底节影像分割；所述分割网络包括：幅值信息补全模块，接收幅值图与磁化率图，进行特征信息交互与融合，生成初始分割特征图和初始梯度特征图；梯度引导支路，接收初始梯度特征图并进行多次下采样和多次上采样，生成目标核团梯度图；其中，多次下采样的结果为不同下采样层级的梯度特征图；分割支路，接收初始分割特征图并进行多次下采样和多次上采样，生成最终的分割结果图；其中，多次下采样的结果为不同下采样层级的分割特征图；梯度引导模块，接收梯度引导支路中的梯度特征图和分割支路中的分割特征图，根据对应下采样层级的分割特征图与梯度特征图，输出下一级下采样层级的分割特征图与梯度特征图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 基于主动梯度引导与幅值补全的人脑基底节影像分割方法
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