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摘要：本发明公开了一种基于自适应特征增强的脑卒中病灶分割方法，该方法首先将MRI磁共振成像数据进行数据预处理：通过线性插值法，缩放至统一的空间分辨率，作为待分割图像。其次将待分割图像输入到编码器进行多层级特征提取，编码器包括初级特征提取模块、三个编码模块和两个跨层级特征强化聚和模块。最后将编码器中编码模块的输出特征图以及两个跨层级特征强化聚和模块的输出特征图，输入到解码器，输出分割结果图，解码器由三个解码模块和一个分割头级联构成。本发明适用于不同尺寸病变区域的分割，选择更有利于最终分割结果的特征通道，使分割结果更加准确。
主权项：1.一种基于自适应特征增强的脑卒中病灶分割方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1.将MRI磁共振成像数据进行数据预处理：通过线性插值法，缩放至统一的空间分辨率，作为待分割图像；S2.将待分割图像输入到编码器进行多层级特征提取，编码器包括初级特征提取模块、三个编码模块和两个跨层级特征强化聚和模块CFA；S3.将编码器中编码模块的输出特征图以及两个跨层级特征强化聚和模块CFA的输出特征图，输入到解码器，输出分割结果图，解码器由三个解码模块和一个分割头级联构成。
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百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于自适应特征增强的脑卒中病灶分割方法
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