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申请/专利权人：河南大学
申请日：2024-04-15
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118212418A
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06T7/00;G06T7/10;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/28;G06V10/20;G06V10/44;G06N3/084;G06N3/0464;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.05#实质审查的生效;2024.06.18#公开
摘要：本发明涉及图像分割技术领域，具体涉及一种基于多任务学习的肝脏肿瘤分割和检测方法。方法包括：获取待检测肝脏肿瘤患者的肝脏的电子断层扫描图像以及样本电子断层扫描图像，将预处理后的样本电子断层扫描图像进行切片，在编辑器中使用多层膨胀卷积对切片进行维度变换及填充，使用多层膨胀卷积和注意力机制并引入多任务学习策略；将编码器中的不同尺度特征与边界预测特征融合，结合上采样使用跳跃连接在编码器和解码器中融合低级语义特征和高级语义，获得训练好的网络模型；将待检测肝脏肿瘤患者的肝脏的电子断层扫描图像输入到训练好的网络模型获得肝脏肿瘤分割结果图。本发明提高了肝脏肿瘤区域分割结果的准确度。
主权项：1.一种基于多任务学习的肝脏肿瘤分割和检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待检测肝脏肿瘤患者的肝脏的电子断层扫描图像以及样本电子断层扫描图像，其中，样本电子断层扫描图像为参考肝脏肿瘤患者的肝脏的电子断层扫描图像；利用样本电子断层扫描图像对肝脏肿瘤分割网络模型进行训练，获得训练好的肝脏肿瘤分割网络模型；肝脏肿瘤分割网络模型的训练过程为：对所述样本电子断层扫描图像进行预处理，将预处理后的样本电子断层扫描图像进行切片操作获得每张样本电子断层扫描图像对应的切片组；在肝脏肿瘤分割网络模型的编辑器中使用多层膨胀卷积对切片组中的切片进行维度变换及填充获得特征图；基于所述特征图，在肝脏肿瘤分割网络模型的编辑器中使用多层膨胀卷积和注意力机制，并引入多任务学习策略；将编码器中的不同尺度特征与边界预测特征融合，结合上采样，并使用跳跃连接在编码器和解码器中融合低级语义特征和高级语义，获得训练好的肝脏肿瘤分割网络模型；将待检测肝脏肿瘤患者的肝脏的电子断层扫描图像输入到训练好的肝脏肿瘤分割网络模型获得待检测肝脏肿瘤患者的肝脏肿瘤分割结果图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 一种基于多任务学习的肝脏肿瘤分割和检测方法
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