基于分割网络Ref-Net进行新冠肺炎CT影像语义分割的方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于分割网络Ref‑Net进行新冠肺炎CT影像语义分割的方法，该方法所基于的分割网络以Res2Net为主干网络提取多层特征，在低层#imgabs0#使用边缘注意力模块关注目标的边缘特征；然后在高层#imgabs1#使用由空间注意力和通道注意力模块组成的注意力定位模块来全局定位目标；最后通过上下文探索模块去除假阳性和假阴性，得到细化后更加精准的特征图；以公开数据集（COVID

《基于分割网络Ref-Net进行新冠肺炎CT影像语义分割的方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022109032360，当前法律状态为已下证，由河南师范大学提出申请，发明人为刘尚旺;唐秀芳;蔡同波;王长庚;刘栋;刘国奇;申华磊;李名;王伟，申请日期为2022-07-29，公开（公告）日期为2025-06-24，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/26 (2022.01)，高新资质：未报高企。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分割网络Ref‑Net进行新冠肺炎CT影像语义分割的方法，该方法所基于的分割网络以Res2Net为主干网络提取多层特征，在低层#imgabs0#使用边缘注意力模块关注目标的边缘特征；然后在高层#imgabs1#使用由空间注意力和通道注意力模块组成的注意力定位模块来全局定位目标；最后通过上下文探索模块去除假阳性和假阴性，得到细化后更加精准的特征图；以公开数据集（COVID

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