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申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本发明涉及图像处理，具体涉及基于多尺度特征融合的医学图像分割方法和设备。在本发明中，训练医学图像分割模型，通过医学图像分割模型进行医学图像的分割。医学图像分割模型包括并行编码器、并行解码器、双向交叉注意力模块和双向感知注意力模块。通过并行编码器分别利用CNN和Transformer从输入图像中分阶段提取语义特征，使用双向交叉注意力模块和双向感知注意力模块融合不同编码器之间的特征，利用并行解码器生成分割掩码，从而实现医学图像的有效分割。
主权项：1.一种基于多尺度特征融合的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：训练医学图像分割模型；将医学图像输入到所述医学图像分割模型中，由所述医学图像分割模型输出目标图像；其中，所述训练医学图像分割模型包括；构建包括并行编码器、并行解码器、双向感知注意力模块、双向交叉注意力模块的分割网络，其中，所述并行编码器包括Transformer编码器和CNN编码器，所述并行解码器包括Transformer解码器和CNN解码器；分别利用所述Transformer编码器和CNN编码器从输入特征图中提取语义特征，分别利用所述双向感知注意力模块和双向交叉注意力模块将所述语义特征进行融合并输出融合结果，分别利用所述Transformer解码器和CNN解码器将所述融合结果进行解码；计算所述分割网络的损失，根据所述损失更新所述分割网络的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 基于多尺度特征融合的医学图像分割方法和设备
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