一种基于改进的尺度融合脑肿瘤分割方法(不用二变)
本发明请求保护一种基于改进的尺度融合脑肿瘤分割方法,旨在通过聚合编码器层内和层间的尺度信息,改进尺度特征融合,实现准确的脑肿瘤图像给分割,属于计算机视觉领域。所述方法包括以下步骤:步骤1.本发明提出了一种全局局部特征混合器,该模块通过并行捕获局部细节特征和全局上下文信息,实现全局‑局部尺度的信息混合,以解决脑肿瘤位置不确定性问题。步骤2.本发明设计了一个多尺度扩张初始模块,该模块能有效捕获多尺度的形状特征,旨在提高网络适应脑肿瘤不同形状的能力。步骤3.本发明设计了一个多尺度特征聚合模块,该模块能有效聚合来自编码器不同层级的多尺度特征,有助于缓解脑肿瘤大小不确定性问题。
《一种基于改进的尺度融合脑肿瘤分割方法(不用二变)》是一发明专利,专利号为 2024108993266,当前法律状态为已下证,由重庆邮电大学提出申请,发明人为周丽芳;王亚;李伟生,申请日期为2024-07-05,公开(公告)日期为2026-01-30,国际专利分类号(IPC)为 G06T 7/10 (2017.01),所属技术领域包括:计算机视觉、医学诊断、卷积神经网络、图像处理、神经外科、手术导航、脑科学研究、远程医疗、医疗AI、智慧医疗、肿瘤诊断、辅助诊断、医疗影像。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:本发明请求保护一种基于改进的尺度融合脑肿瘤分割方法,旨在通过聚合编码器层内和层间的尺度信息,改进尺度特征融合,实现准确的脑肿瘤图像给分割,属于计算机视觉领域。所述方法包括以下步骤:步骤1.本发明提出了一种全局局部特征混合器,该模块通过并行捕获局部细节特征和全局上下文信息,实现全局‑局部尺度的信息混合,以解决脑肿瘤位置不确定性问题。步骤2.本发明设计了一个多尺度扩张初始模块,该模块能有效捕获多尺度的形状特征,旨在提高网络适应脑肿瘤不同形状的能力。步骤3.本发明设计了一个多尺度特征聚合模块,该模块能有效聚合来自编码器不同层级的多尺度特征,有助于缓解脑肿瘤大小不确定性问题。
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