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申请/专利权人：山西大学

摘要：本发明属于医学图像分割领域，具体涉及一种融合多尺度特征的双通道医学图像分割方法。该方法首先从小卷积核和大卷积核两个通道提取图像特征，然后将两个通道不同尺度的特征进行拼接，实现局部特征和全局特征的融合，最后，将得到的特征进行上采样，获得医学图像的高精度分割结果。本发明方法可有效保持医学图像复杂的边缘结构信息，能够实现复杂场景医学图像的分割。

主权项：1.一种融合多尺度特征的双通道医学图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，根据式1对医学图像It进行尺寸归一化，获得具有相同尺寸的图像 其中Reshape表示尺寸归一化操作，H和W分别为图像的高和宽；步骤2，根据式2对步骤1得到的图像进行小尺寸卷积和下采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 其中Conv1表示尺寸为3*3的卷积操作，DownSample表示下采样操作；步骤3，根据式3对步骤1得到的图像进行大尺寸卷积和下采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 其中Conv1表示尺寸为7*7的卷积操作；步骤4，根据式4对步骤2得到的图像特征进行小尺寸卷积和下采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 步骤5，根据式5对步骤3得到的图像特征进行大尺寸卷积和下采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 步骤6，根据式6对步骤4得到的图像特征进行小尺寸卷积和下采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 步骤7，根据式7对步骤5得到的图像特征进行大尺寸卷积和下采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 步骤8，根据式8对步骤6得到的图像特征进行小尺寸卷积和下采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 步骤9，根据式9对步骤7得到的图像特征进行大尺寸卷积和下采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 步骤10，根据式10对步骤8和步骤9得到的图像特征进行拼接和上采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 其中Concat表示拼接操作，UpSample为上采样操作；步骤11，根据式11对步骤6、步骤7和步骤10得到的图像特征进行拼接和上采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 步骤12，根据式12对步骤4、步骤5和步骤11得到的图像特征进行拼接和上采样得到图像特征该特征的高和宽分别为和 步骤13，根据式13对步骤2、步骤3和步骤12得到的图像特征进行拼接和上采样得到图像特征该特征的高和宽分别为H和W； 步骤14，根据式14对步骤13得到的图像特征进行二分类，得到最终的分割结果Lt， 其中Softmax表示归一化操作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山西大学 一种融合多尺度特征的双通道医学图像分割方法