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申请/专利权人：山西中医药大学;太原科技大学
摘要：本发明属于医学图像分割技术领域，公开了一种基于2.5D跨模态协同学习网络的多模态脑卒中病灶分割方法，具体技术方案为：处理数据集，构建训练数据集；基于U‑Net的结构来设计整体网络，采用多编码单解码模型，多编码端包含对相邻三切片的独立特征和切片间的相关性进行提取；利用跨模态特征交互模块，在分割网络的编码阶段自适应地、有效地融合和细化多模态特征；基于时域信息开发的4层卷积长短期记忆网络模块提取切片间相关性。本发明解决了在编码过程中对于不同模态之间的复杂和非线性互补信息的融合问题，使用多切片数据代替3D数据，实现了比2D网络更好的分割性能，同时与3D网络相比，需要更少的计算复杂度和计算时间。
主权项：1.一种基于2.5D跨模态协同学习网络的多模态脑卒中病灶分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、数据预处理与训练集构建：选定脑卒中数据集，并对其三维数据进行切片处理，然后利用切片间的时序特性，将相邻二维切片进行组合，构建训练数据集；步骤二、图像分割：采用的分割网络的编码端由多条支路组成，先将相邻的三张二维切片分别输入到编码端对应的前三条独立支路中，再将这三个相邻切片按顺序进行堆叠，作为一个具有时序特性的输入到第四个支路中；然后，前三条支路利用跨模态特征交互模块融合和细化多模态特征，来提取不同切片的特征；第四条支路利用卷积LSTM模块处理时序信息，提取切片间的相关性；最后将编码端四条支路的结果进行融合，输入到解码端，得到分割结果；步骤三、组合损失函数对分割结果图进行约束；步骤四、输出最终分割结果图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西中医药大学 太原科技大学 基于2.5D跨模态协同学习网络的多模态脑卒中病灶分割方法
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