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申请/专利权人：浙江工业大学

摘要：本发明公开了一种特征融合注意力的肾上腺肿瘤分割方法。本发明首先通过编码器中的SwinTransformer从多种肾上腺肿瘤数据中提取到肿瘤特征，然后使用高分辨率模块进一步关注肿瘤的位置，能够降低模型将CT图像中因肿瘤转移而导致与肾上腺肿瘤对比度相似的组织判定为肿瘤情况，最后通过跳跃连接将低级语义信息和高级语义信息融合，通过解码器实现对全局和局部的预测。本发明可使用DiceLoss和Cross‑EntropyLoss来更好的指导分割模型生成一致性的输出，旨在使用单一模型对多种肾上腺肿瘤进行分割定位并达到高分割精度。

主权项：1.一种特征融合注意力的肾上腺肿瘤分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取含有肾上腺肿瘤的CT图像，并对其进行图像预处理，使其满足模型的输入要求；S2、获取经过预训练的肾上腺肿瘤分割模型，所述肾上腺肿瘤分割模型包括基于SwinTransformer的编码器模块、基于反卷积的解码器模块和高分辨率模块；所述编码器模块先对输入的CT图像进行分块和线性嵌入linearembedding，然后通过4个级联的特征提取模块提取不同深度的图像特征，每个特征提取模块由一个SwinTransformer模块和一个patchmerging模块级联而成；所述高分辨率模块有4个，每个高分辨率模块由一个3×3×3卷积和6个残差块级联而成，且3×3×3卷积的输出、第3个残差块的输出、第6个残差块的输出通过残差连接后作为高分辨率模块最终的输出；所述解码器模块中具有4个级联的用于实现上采样的反卷积层；4个高分辨率模块以跳跃连接的方式设置于编码器模块和解码器模块之间，其输入分别一一对应于4个特征提取模块的输入；每个高分辨率模块从编码器模块获取输入特征后，通过内部的卷积和残差块处理，得到与输入特征相同尺寸的输出特征，然后输入解码器模块中与对应维度的反卷积层输出结果进行沿通道方向的拼接，拼接特征再作为解码器模块中下一个反卷积层的输入；最后一个拼接结果作为解码器模块的输出，通过一个1×1×1的卷积操作得到肿瘤分割结果；S3、将预处理后的CT图像输入经过预训练的肾上腺肿瘤分割模型中，输出该CT图像对应的肿瘤分割结果。

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