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申请/专利权人：常熟市第一人民医院;江苏航天龙梦信息技术有限公司

摘要：本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其是指一种腹部CT图像多器官分割方法、装置及计算机可读存储介质，包括：构建腹部CT图像多器官分割模型，以Unet网络作为基本结构，包括多个编码器和多个解码器；所述编码器包括沿正传播方向依次连接的下采样层和若干SEFormer块；所述SEFormer块包括SE深度可分离卷积和多层感知机；所述SE深度可分离卷积包括沿正传播方向依次连接的第一点卷积、ReLU激活函数、深度卷积、SE模块和第二点卷积。本发明不仅在器官分割精度上取得了明显的提升，而且提高了模型的计算效率，节约了计算资源，增强了腹部CT图像多器官分割模型在实际医学应用场景中部署的能力。

主权项：1.一种腹部CT图像多器官分割方法，其特征在于，包括：构建腹部CT图像多器官分割模型，以Unet网络作为基本结构，包括多个编码器和多个解码器；所述编码器包括沿正传播方向依次连接的下采样层和若干SEFormer块；所述SEFormer块的输入经过层归一化后输入SE深度可分离卷积，SE深度可分离卷积的输出与SEFormer块的输入相加后得到中间值；中间值经过层归一化后输入多层感知机，将多层感知机的输出与中间值相加，得到SEFormer块的输出；所述SE深度可分离卷积包括沿正传播方向依次连接的第一点卷积、ReLU激活函数、深度卷积、SE模块和第二点卷积；所述解码器均为深度级联下采样块，包括依次首尾连接的上采样层、跳跃连接、卷积层、批归一化层、ReLU激活函数和深度卷积，公式为：Y＝Convdwσ1Norm′Convcatfeature,UpX4其中，Y为解码器的输出，X4为解码器的输入特征图，Up·表示双线性差值上采样，feature表示编码器通过跳跃连接传递的特征图，cat·表示拼接操作，Conv·表示卷积层，Norm′·表示批归一化操作，σ1表示ReLU激活函数，Convdw·表示深度卷积；将原始CT图像输入至腹部CT图像多器官分割模型，输出器官分割图像。

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