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申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本申请适应于医学高光谱图像处理技术领域，公开了一种基于医学高光谱图像分割网络的图像分割方法：获取医学高光谱图像样本集，所述医学高光谱图像样本集包括第一图像样本集、第二图像样本集和光谱切片；构建医学高光谱图像分割网络，所述医学高光谱图像分割网络包括双编码器、跳跃学习组件、解码器、第一分割头、空间几何细化组件和第二分割头，所述双编码器包括光谱编码器和空间编码器；构建总损失函数，以优化所述医学高光谱图像分割网络，得到医学高光谱图像分割优化网络；基于所述医学高光谱图像分割优化网络得到图像分割最终结果。该方法能够通过提高感知复杂医学高光谱图像中细微结构的能力来获得更高的图像分割精度。
主权项：1.一种基于医学高光谱图像分割网络的图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取医学高光谱图像样本集，所述医学高光谱图像样本集包括第一图像样本集、第二图像样本集和光谱切片；构建医学高光谱图像分割网络，所述医学高光谱图像分割网络包括双编码器、跳跃学习组件、解码器、第一分割头、空间几何细化组件和第二分割头，所述双编码器包括光谱编码器和空间编码器，其中：所述光谱编码器用于根据第一图像样本集得到光谱特征，所述空间编码器用于根据所述第二图像样本集得到空间特征，所述跳跃学习组件用于根据所述光谱特征和所述空间特征得到第一光谱空间特征，所述解码器用于根据所述第一光谱空间特征得到第二光谱空间特征，所述第一分割头用于根据所述第二光谱空间特征得到初始分割掩膜，所述空间几何细化组件用于根据所述光谱切片、所述第二光谱空间特征和所述初始分割掩膜得到精细化特征，所述第二分割头用于根据所述精细化特征得到精细化分割掩膜；构建总损失函数，以优化所述医学高光谱图像分割网络，得到医学高光谱图像分割优化网络；基于所述医学高光谱图像分割优化网络得到图像分割最终结果。
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百度查询： 江西师范大学 一种基于医学高光谱图像分割网络的图像分割方法
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