一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法（不用二变）

本发明提供一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法，包括：获取原始结直肠息肉图像训练数据集；利用原始结直肠息肉图像训练数据集对结直肠息肉分割模型进行训练，所述结直肠息肉分割模型包括：PVT特征编码器、CBAM模块、3个CFP模块、改进的Uper解码器、PAA‑d解码器、区域自注意力RSA模块；将待分割的结直肠息肉图像输入训练好的结直肠息肉分割模型得到息肉分割图，本发明通过改进的Uper解码器实现平滑且高效的多尺度特征融合，针对现有息肉分割模型不能很好地预测边界，边界区域出现类内不一致的问题，提出区域自注意力RSA模块加强上下文表示，获取更好的息肉分割结果，提高分割检测的精度。

《一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法（不用二变）》是一发明专利，专利号为 2023112125914，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为尹学辉;曾俊;侯天潇;唐朝;傅林琳;陈秋雨;武沛鑫，申请日期为2023-09-20，公开（公告）日期为2025-02-18，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/26 (2022.01)，所属技术领域包括：医疗影像、医学诊断、肿瘤诊断、智慧医疗、内窥镜图像、癌症筛查、病理图像分析、远程医疗、医疗器械、消化科、肠镜、胃镜、图像处理。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法，包括：获取原始结直肠息肉图像训练数据集；利用原始结直肠息肉图像训练数据集对结直肠息肉分割模型进行训练，所述结直肠息肉分割模型包括：PVT特征编码器、CBAM模块、3个CFP模块、改进的Uper解码器、PAA‑d解码器、区域自注意力RSA模块；将待分割的结直肠息肉图像输入训练好的结直肠息肉分割模型得到息肉分割图，本发明通过改进的Uper解码器实现平滑且高效的多尺度特征融合，针对现有息肉分割模型不能很好地预测边界，边界区域出现类内不一致的问题，提出区域自注意力RSA模块加强上下文表示，获取更好的息肉分割结果，提高分割检测的精度。

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