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申请/专利权人：华中科技大学协和深圳医院
摘要：本发明公开了一种脑胶质瘤图像分割、模型构建方法及装置，该方法包括：构建脑胶质瘤训练集和验证集；构建基于全编码器跳跃连接的初始脑胶质瘤图像分割模型，模型包括五个编码器和四个解码器；每一解码器分别得到来自所有编码器和其上一层或下一层解码器的特征输入；基于训练集和验证集训练初始模型，直至获得验证集评估指标最大时对应分割模型的权重参数，得到最优脑胶质瘤图像分割模型以实现图像高效准确分割。本发明通过从编码器所有层引入全编码器跳跃连接，最大限度地利用编码器的特征提取优势，充分有效地获取脑胶质瘤各子区域的语义特征，有效解决现有网络参数量大而造成大量权重参数冗余的问题，平衡了网络参数数量与分割精度之间的关系。
主权项：1.一种脑胶质瘤图像分割模型的构建方法，其特征在于，包括：构建脑胶质瘤训练数据集和验证数据集；构建基于全编码器跳跃连接的初始脑胶质瘤图像分割模型，所述脑胶质瘤图像分割模型包括编码器和解码器，其采用如下全编码器跳跃连接结构：所述编码器包括依次连接的第一编码器、第二编码器、第三编码器、第四编码器和第五编码器，所述解码器包括依次连接的第一解码器、第二解码器、第三解码器和第四解码器，每一解码器分别得到来自所有编码器和其上一层或下一层解码器的特征输入；所述第一编码器的输入作为脑胶质瘤图像分割模型的输入；所述第四解码器包括网络输出层，所述网络输出层的输出为待分割切片多类别分割结果，作为脑胶质瘤图像分割模型的输出；以相互嵌套的脑胶质瘤子区域作为评估对象，基于预设的损失函数、模型权重参数、评估指标以及所述脑胶质瘤训练数据集和验证数据集，训练初始脑胶质瘤图像分割模型，直至获得验证数据集的评估指标最大时对应脑胶质瘤图像分割模型的权重参数，得到最优的脑胶质瘤图像分割模型。
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权利要求：
百度查询： 华中科技大学协和深圳医院 脑胶质瘤图像分割、模型构建方法及装置
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