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申请/专利权人：衡阳智视通信息科技有限公司
摘要：基于扩散模型和双频级联图模型的医学图像分割方法及系统，涉及图像分割技术领域。本发明利用半监督学习来分析生成样本的扩散概率分布与原始目标域中超声波噪声概率分布之间的关系，实现了从医学图像生成概率分布到医学图像分割语义表征学习的有效知识转移。通过引入图级联解码器来保持全局上下文的一致性，并引入多个辅助解码器，利用大核卷积和傅立叶变换来提取空间信息，显著提高了网络的细节恢复能力，更熟练地分割医学图像中形状各异的复杂病变区域，提高图像分割效率。通过使用基于傅立叶变换的多尺度注意门，在编码器和解码器阶段区分高频和低频，有效地整合不同频域的特征信息以减少噪声对网络训练的影响，从而提高图像分割的准确性。
主权项：1.基于扩散模型和双频级联图模型的医学图像分割方法，其特征在于：建立图像分割模型，载入训练集图像，并使用LDM从训练集图像生成大量无标记数据，用于训练图像分割模型以提高其分割性能，再将待分割图像输入经过训练后的图像分割模型中进行图像分割，所述图像分割模型的分割步骤包括：1对图像进行预处理；2将图像输入编码器中，加入不同长度的频域大型卷积核，以减轻频域处理后大型卷积的计算负担，并混合不同的远程空间位置；3通过引入多尺度双频注意门，在不同频域和感受野中选择关键特征，以减少噪声并增强有价值的编码器特征的转移，然后输入解码器中；4通过图级联解码器优化利用全局上下文信息，并通过添加多个辅助解码器进一步增强，以确保解码输出的一致性，最终得到分割后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 衡阳智视通信息科技有限公司 基于扩散模型和双频级联图模型的医学图像分割方法及系统
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