一种基于多向空间特征的肝肿瘤分割方法

本发明公开了一种基于多向空间特征的肝肿瘤分割方法，该方法旨在实现精确的肝肿瘤分割。该方法包括：S1：预处理腹部CT数据，得到NPY矩阵数据，将数据划分为训练集，验证集和测试集；S2：提取NPY矩阵数据的初始特征；S3：在初始特征中提取多向空间特征；S4：构建自适应门控注意力模块AGAM对多向空间特征进行特征提取，得到局部特征；S5：构建六向Mamba模块HoM对多向空间特征进行特征提取，得到全局特征；S6：对局部特征和全局特征进行融合和增强得到强化特征；S7：构建通道解析熵模块CPEM对强化特征进行筛选，得到最终特征；S8：拼接多尺度的最终特征，得到肝肿瘤的分割图。本发明能够有效提升肝肿瘤分割精度，可用于CT图像中的肝肿瘤分割。

《一种基于多向空间特征的肝肿瘤分割方法》是一发明专利，专利号为 2025101229872，当前法律状态为已下证，由广东工业大学提出申请，发明人为李梓亮;吴艳娟;陈泽昊;张纯霖;黎凡;项德杰;江芡;杨珉浩;陈楷青;洪彬;陈旭东;韩浩杰;邓杰航;顾国生，申请日期为2025-01-24，公开（公告）日期为2025-10-10，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/10 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：医学影像、医学图像、医学成像、图像处理、CT图像、癌症诊断、肿瘤检测、肿瘤诊断、影像分析、AI医疗、智能诊断、智慧医疗、医疗信息化、AI医疗辅助诊断、人工智能。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：本发明公开了一种基于多向空间特征的肝肿瘤分割方法，该方法旨在实现精确的肝肿瘤分割。该方法包括：S1：预处理腹部CT数据，得到NPY矩阵数据，将数据划分为训练集，验证集和测试集；S2：提取NPY矩阵数据的初始特征；S3：在初始特征中提取多向空间特征；S4：构建自适应门控注意力模块AGAM对多向空间特征进行特征提取，得到局部特征；S5：构建六向Mamba模块HoM对多向空间特征进行特征提取，得到全局特征；S6：对局部特征和全局特征进行融合和增强得到强化特征；S7：构建通道解析熵模块CPEM对强化特征进行筛选，得到最终特征；S8：拼接多尺度的最终特征，得到肝肿瘤的分割图。本发明能够有效提升肝肿瘤分割精度，可用于CT图像中的肝肿瘤分割。

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