公开(公告)号：CN118154580A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410444561.4

申请日：2024-04-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐晨初 ,  任勇 ,  李永康 ,  李昊 ,  李锦辰 ,  王源 ,  贾逸文

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明的一种内窥镜多部位医学图像分割识别方法、设备及存储介质，包括，使用基本编码器从输入的胃部不同组织内窥镜图像中提取特征信息，并将这些特征信息传递给子路径方向激励模块和交互式特征空间解码器。使用子路径方向激励模块将定向子空间从共享的潜在空间中解纠缠并且解出通道方向特征，再基于空间解码器确保方向相关信息能够有效地融合到每一层的特征映射中。整合得到特征图，基于双边投票通道聚合模块得到最终的分割图。本发明采用新的基于指向性连接的分割网络，能够将定向子空间从共享的潜在空间中解纠缠，并利用提取的方向特征来增强整体数据表示，提高胃部标志物切分的解剖一致性，实现内窥镜对胃部不同组织的疾病切分识别。

公开(公告)号：CN118115490A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410432134.4

申请日：2024-04-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐晨初 ,  李锦辰 ,  杜玉阳 ,  周扬清 ,  徐梅杰 ,  任勇 ,  田世杰 ,  贾逸文

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种多尺度边界精细化与融合的萎缩性胃炎区域分割方法，包括收集萎缩性胃炎病人的胃镜图像，构建编码器模块，构建边界学习模块，构建基础解码器模块，构造边界增强解码器模块，构建预测图合并模块，利用训练数据集训练所述神经网络等操作步骤。优点在于：发明通过融合多层次的特征信息，使得模型能够综合捕捉从宏观到微观的各个尺度的特征。这种多尺度特征的融合策略极大地提升了模型对复杂萎缩性胃炎图像在分割过程中的全局结构和局部细节的解读能力，显著提高了分割精度和效率。