基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110092961.X
IPC分类号：G06T7/00;G06K9/34;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2021-01-25
申请人：
北京工业大学

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专利名称	基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法
申请号	CN202110092961.X	申请日期	2021-01-25
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-05-18	公开/公告号	CN112819763A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;4;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	北京工业大学	申请人地址	北京市朝阳区平乐园100号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京工业大学	当前权利人	北京工业大学
发明人	杨新武;朱孔强
代理机构	北京思海天达知识产权代理有限公司	代理人	沈波

摘要

本发明公开了基于Guide‑MultiScale‑Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法，包括数据预处理、模型构建、模型训练以及模型最终分割结果。遵循医学深度学习分割网络的架构，即编码器‑解码器的思想。解码器采用提取特征更好的ResNet18，在医学分割网络中为了恢复细节信息往往通过将高阶语义信息与低阶语义信息结合起来，但低阶语义信息中噪声比较多，直接融合会容易受到噪声的影响，因此通过高阶语义信息来指导低阶语义信息，抑制非病灶区域，激活病灶区域，减少非病灶的影响。由于肿瘤病灶大小不一，因此基于门控机制的多尺度融合来捕捉多尺度信息，提高分割性能。采用深监督技术，加快梯度传播，并且使得中间层学到信息更加具有区分性，提高模型的分割结果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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