一种颅内动脉瘤图像检测方法、系统、设备以及存储介质

本发明属于医学图像分割技术领域，涉及一种颅内动脉瘤图像检测方法、系统、设备以及存储介质。本发明设计了一种新的网络架构即多尺度轴向残差投影网络，用于提升颅内动脉瘤检测与分割的准确性。在模型输入方面，本发明采用包括匹配滤波、高斯滤波和拉普拉斯滤波在内的预处理步骤，用于增强血管结构和边缘信息，减少计算资源需求。在模型结构方面，本发明利用DWR模块实现多尺度特征提取，增强模型对小目标的分割能力；此外，利用ACRE模块通过轴向注意力模块和上下文关系编码器模块，增强前景并抑制背景，提高网络对于前景的边缘信息的处理能力。本发明能够显著颅内动脉瘤检测与分割的准确性。

《一种颅内动脉瘤图像检测方法、系统、设备以及存储介质》是一发明专利，专利号为 2025104794319，当前法律状态为已下证，由山东科技大学提出申请，发明人为刘庆一;仇新冉;白培瑞;韩超;张梦涵;孙龙霞;姚可可，申请日期为2025-04-17，公开（公告）日期为2025-06-20，国际专利分类号（IPC）为 G06T7/00(2017.01)I;G06T7/11(2017.01)I;G06T5/20(2006.01)I;G06T5/70(2024.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（医学图像处理，颅内动脉瘤检测）。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：本发明属于医学图像分割技术领域，涉及一种颅内动脉瘤图像检测方法、系统、设备以及存储介质。本发明设计了一种新的网络架构即多尺度轴向残差投影网络，用于提升颅内动脉瘤检测与分割的准确性。在模型输入方面，本发明采用包括匹配滤波、高斯滤波和拉普拉斯滤波在内的预处理步骤，用于增强血管结构和边缘信息，减少计算资源需求。在模型结构方面，本发明利用DWR模块实现多尺度特征提取，增强模型对小目标的分割能力；此外，利用ACRE模块通过轴向注意力模块和上下文关系编码器模块，增强前景并抑制背景，提高网络对于前景的边缘信息的处理能力。本发明能够显著颅内动脉瘤检测与分割的准确性。

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