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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于注意力引导的宫颈癌危及器官影像分割方法，涉及医学图像处理技术领域。采用多尺度特征融合与注意力引导的卷积神经网络实现对宫颈癌危及器官的精准分割，通过对不同尺度特征图的有效融合，使得模型更好地捕捉图像中的全局和局部信息，能够应对不同形状和不同位置的危及器官，采用注意力机制引导模型学习重要信息，过滤干扰信息，实现有效信息的准确传递，以此来实现宫颈癌危及器官的准确分割。
主权项：1.一种基于注意力引导的宫颈癌危及器官影像分割方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对宫颈癌危及器官CT影像进行预处理；步骤2：对N张包括膀胱和直肠的CT影像数据集进行划分，以6：2：2的比例划分数据集为训练数据集、验证数据集和测试数据集；步骤3：建立多尺度特征融合及注意力引导的宫颈癌危及器官影像分割网络，网络的输入为宫颈癌危及器官的CT影像，通过编码器将输入的CT影像转为特征图，逐层提取图像特征的同时将不同尺度的特征进行有效融合，解码器通过融合经注意力模块处理后的编码器特征将特征图转为分割目标，逐层恢复图像信息；步骤4：将训练数据集输入到步骤3建立的网络中进行训练，使用验证数据集评估、优化和选择最佳的参数，确保模型的泛化性；步骤5：使用训练阶段得到的最佳网络模型参数，对测试数据集的数据进行测试，使用Dice相似系数、95％豪斯多夫距离、召回率评价指标评估模型分割效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于注意力引导的宫颈癌危及器官影像分割方法
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