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申请/专利权人：山东海量信息技术研究院;山东大学
摘要：本发明公开一种基于深度学习的脉络丛图像分割方法及系统，包括：获取待处理的MRI图像；对MRI图像采用基于注意力改进的U‑Net模型提取特征图，以根据特征图分割得到脉络丛区域；其中，对MRI图像进行多层下采样的特征提取，对最后一层特征图进行多层上采样以恢复到MRI图像尺寸；在每层上采样过程中，分别对当前层的上采样特征图和对应上一层的下采样特征图进行卷积处理并将卷积结果相加，根据相加结果采用重采样操作得到注意力权重，根据注意力权重对上一层的下采样特征图赋权后再与当前层的上采样特征图进行融合。实现对脉络丛图像的精准分割。
主权项：1.一种基于深度学习的脉络丛图像分割方法，其特征在于，包括：获取待处理的MRI图像；对MRI图像采用基于注意力改进的U-Net模型提取特征图，以根据特征图分割得到脉络丛区域；其中，所述基于注意力改进的U-Net模型包括对MRI图像进行多层下采样的特征提取，对最后一层特征图进行多层上采样以恢复到MRI图像尺寸；在每层上采样过程中，分别对当前层的上采样特征图和对应上一层的下采样特征图进行卷积处理并将卷积结果相加，根据相加结果采用重采样操作得到注意力权重，根据注意力权重对上一层的下采样特征图赋权后再与当前层的上采样特征图进行融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东海量信息技术研究院 山东大学 一种基于深度学习的脉络丛图像分割方法及系统
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