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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种基于多评分专家感知推理的眼底图像中视杯视盘分割方法，利用计算机图像处理技术对医学图像进行处理，该方法融合了最新的图神经网络还有双关系感知注意力机制，通过利用多评估者间的一致性和不一致性建模，提高了该方法分割的准确性和鲁棒性；该模型能够更加直观和准确地反映眼底图像中的视杯视盘分割情况，辅助医生分析与诊断病情，术前方案规划及术后评估。本发明提供了更加精确的分割结果和更直观的应用方式，能够进一步辅助提高医生的工作效率。
主权项：1.一种基于多评分专家感知推理的眼底图像中视杯视盘分割方法，其特征在于，在第一阶段，使用预训练自ImageNet的ViG_Ti作为U-Net架构编码部分的基础，以捕捉全局上下文信息；通过编码部分后，获得特征向量{fi}5i＝1；然后，在编码部分和解码部分之间嵌入一个专家感知推理模块EIM，将专家矢量V嵌入到网络提取的高级语义特征中，得到增强的特征向量f5’；接着，嵌入一个双关系感知注意力模块Dran来弥补细节捕捉的不足，获得特征向量F’5；最后，通过U-Net的解码器模块生成多级解码特征{Fi}5i＝1，并通过1×1卷积操作和Sigmoid激活处理生成粗略的分割预测P1；在第二阶段，基于第一阶段的粗略分割预测结果进行细化，首先，将粗略分割结果P1输入到重构模块RM与给定的专家矢量V来重建评估者的标注，并基于重建的评估者标注生成反应评估者间不一致性的不确定性图Umap；然后，设计了一个感知模块PM，通过多分支的注意力策略来更好地捕捉和强调分割的模糊区域；使用空间注意力策略来强调高度不确定的区域以提高分割性能，最终获得精细化的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 基于多评分专家感知推理的眼底图像中视杯视盘分割方法
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