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公开(公告)号：CN118096789A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311707531.X
申请日：2023-12-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于主动梯度引导与幅值补全的人脑基底节影像分割方法，包括以下步骤：构建基于主动梯度引导与幅值补全的分割网络；构建损失函数，基于损失函数训练分割网络；使用训练好的分割网络进行人脑基底节影像分割。本发明以幅值图和磁化率图作为双路输入，能够补全从相位图重建磁化率图的后处理流程中幅值信息的丢失，减少了最终分割结果受残留伪影的影响；通过建立主动梯度引导机制，利用分割支路与梯度引导支路的双分支架构，能够充分利用输入数据的层间上下文信息作为梯度引导来使得模型主动关注感兴趣区域在层间的关联性，在不过多增加网络参数的前提下提升了模型在感兴趣区域轮廓处的分割效果。
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