公开(公告)号：CN118397273A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410500141.3

申请日：2024-04-24

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 马卓奇 ,  康肖璐 ,  苗启广 ,  刘糠 ,  李宇楠

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于边界感知的多尺度共享网络的息肉图像分割方法，包括：构建边界感知的多尺度共享网络；将训练息肉图像输入边界感知的多尺度共享网络，以对边界感知的多尺度共享网络进行训练；将待分割息肉图像输入至训练完成的边界感知的多尺度共享网络，得到待分割息肉图像的分割结果。本发明方法利用提出的边界感知的多尺度共享网络对待分割息肉图像进行分割，在进行息肉图像分割时，在考虑不同级别特征对网络产生的影响的同时充分增强边界细节以准确分割息肉，综合考虑分层特征在网络中的贡献，获取全局信息生成特征图作为后续步骤的初始引导，对多方息肉特征信息以及息肉边界的上下文信息进行充分捕获以提高分割性能。

公开(公告)号：CN115937423B

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202211602147.9

申请日：2022-12-13

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 谢琨 ,  李瑞阳 ,  徐龙昌 ,  宋建锋 ,  苗启广 ,  刘糠 ,  袁细国 ,  郑海红

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/12 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种肝脏肿瘤医疗影像的三维智能重建方法，主要解决现有技术的肝脏肿瘤三维图像重建精度低的问题。其实现方案是：对医疗影像进行图像预处理，以统一不同场景下的数据差异并划分训练集和测试集；基于肝脏肿瘤的复杂特征构建基于边缘聚合模块和动态分层Transformer模块的肝脏肿瘤分割网络模型；将训练数据集输入网络模型中通过随机梯度下降方法进行训练；将测试数据输入到训练后的肝脏肿瘤分割网络中获得预测的肝脏肿瘤分割结果；对预测的分割结果通过图像后处理操作实现精准的三维肝脏肿瘤重建。本发明提升了网络学习效率以及肝脏肿瘤重建的精度，可用于对医学影像的AI自动分割。

公开(公告)号：CN115937423A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211602147.9

申请日：2022-12-13

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 谢琨 ,  李瑞阳 ,  徐龙昌 ,  宋建锋 ,  苗启广 ,  刘糠 ,  袁细国 ,  郑海红

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/12 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种肝脏肿瘤医疗影像的三维智能重建方法，主要解决现有技术的肝脏肿瘤三维图像重建精度低的问题。其实现方案是：对医疗影像进行图像预处理，以统一不同场景下的数据差异并划分训练集和测试集；基于肝脏肿瘤的复杂特征构建基于边缘聚合模块和动态分层Transformer模块的肝脏肿瘤分割网络模型；将训练数据集输入网络模型中通过随机梯度下降方法进行训练；将测试数据输入到训练后的肝脏肿瘤分割网络中获得预测的肝脏肿瘤分割结果；对预测的分割结果通过图像后处理操作实现精准的三维肝脏肿瘤重建。本发明提升了网络学习效率以及肝脏肿瘤重建的精度，可用于对医学影像的AI自动分割。