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公开(公告)号:CN119131351A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411152172.0
申请日:2024-08-21
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明提供内窥镜病灶区域感知的分层多尺度特征归并融合分析方法,涉及医学影像处理技术领域。方法包括:通过内窥镜设备获取人体内部影像数据(如呼吸道、消化道),采用U型网络架构,以P2T网络为骨干网络提取不同尺度的特征图;通过非均衡信息聚合模块(NBIA)逐级融合相邻层特征;利用多尺度信息聚合模块(MIA)进一步提取并融合多尺度特征;通过多层监督机制生成不同尺度的预测信息,最终完成病灶区域的智能感知与提取。本发明提高了病灶检出率,优化了多尺度特征的提取与融合,增强了模型的稳定性和训练效果,可有效辅助内窥镜检查中病灶区域的精准识别。