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申请/专利权人：厦门理工学院
摘要：本发明提供了大脑动脉环多模态分割中时间语义一致性确保方法、装置，本方法首先，通过引入跨时间对齐和注意力机制，有效整合多模态数据，提高了分割结果的准确性和鲁棒性；其次，开发了时间对齐模块（TAM）和跨时间跨模态注意力模块（CCAM），确保对治疗效果的准确评估；再次，引入了LaplacianEnhancedFourierEncoder（LEFE），显著提升了对细小和复杂血管结构的检测和分割能力；最后，设计了一种新的损失函数，强制不同模态下的语义一致性，提高了跨模态数据处理的一致性和准确性。
主权项：1.一种大脑动脉环多模态分割中时间语义一致性确保方法，其特征在于，包括：获取术前CT1图像和术后MR2图像作为时间对齐模块TAM的输入，生成术前MR1图像和术后CT2图像，形成图像对CM-Pair和MC-Pair；将所述图像对CM-Pair和MC-Pair输入跨时间和跨模态语义一致性网络CTMSC-Net中，生成两个融合特征图Fcm和Fmc，分别对融合特征图Fcm和Fmc进行注意力机制预处理和归一化预处理，得到分割结果和MC-Pair特征，其中，术前CT1图像和术后MR2图像通过基于3DCNN的编码器进行处理，术前MR1图像和术后CT2图像通过Laplacian增强傅里叶编码器LEFE进行处理；分割损失函数Lseg对分割结果和术前CT1图像、术后MR2图像、术前MR1图像、术后CT2图像的真实值进行比较计算处理，损失函数LCMCL对分割结果进行计算处理，根据计算结果，强化不同血管类别模式间的语义一致性；分割损失函数Lseg对分割结果和术前CT1图像、术后MR2图像、术前MR1图像、术后CT2图像的真实值进行比较计算处理，具体为：将术前CT1图像、术后MR2图像、术前MR1图像、术后CT2图像结合多类加权交叉熵损失Lce和Dice系数损失来优化分割精度，计算公式为： 其中，为优化后的分割精度，为多类加权交叉熵损失，为Dice系数损失，为共同区域Ci=1的体素数量，为类别数量，为第c类和第n个像素的真实值，为第c类和第n个像素的预测值。
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百度查询： 厦门理工学院 大脑动脉环多模态分割中时间语义一致性确保方法、装置
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