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申请/专利权人：余姚市机器人研究中心;浙江大学
摘要：本发明属于图像算法技术领域，公开了一种基于改进的SAM模型的高精度三维医学图像语义分割系统及方法，本发明提出了一种新型模型，名为伪三维医学SAM模型，该模型在保证效率的同时也兼顾了性能。其推理流程如下：首先利用二维编码器逐切片提取二维特征；然后将这些特征沿着深度方向拼接成三维特征图，并通过深度卷积融合模块调整特征通道数；最后将所得的三维特征图输入至三维掩码解码器以获得整体的三维分割结果。本发明时效性高、抗干扰性能强、性能指标较高。由于采用了伪三维的三维图像处理方式和SAM的模型架构，本发明可以对较高分辨率的图像进行处理，并利用三维图像不同切片之间的上下文信息，以获得更高的分割精度。
主权项：1.一种基于改进的SAM模型的高精度三维医学图像语义分割系统，其特征在于，包括数据处理部分、特征提取部分、深度信息融合部分、掩码解码部分；所述数据处理部分用于对原始图像进行预处理；所述特征提取部分用于对图像进行分析，提取出图像嵌入；所述特征提取部分包括图像编码器模块，所述图像编码器模块用于从预处理后的图像中提取特征；所述图像编码器采用MedSAM的预训练参数；所述深度信息融合模块用于将二维的图像编码器和三维的掩码解码器适配连接，以进行端到端地学习训练；同时，所述深度信息融合模块还用于捕捉并利用切片嵌入之间的深度方向关系，学习它们之间的互补信息，以弥补二维图像编码器在捕捉深度方向相关性方面的局限性；所述掩码解码部分用于将提示信息特征与图像特征深度融合，并生成高精度的分割掩码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 余姚市机器人研究中心 浙江大学 一种基于改进的SAM模型的高精度三维医学图像语义分割系统及方法
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