公开(公告)号：CN119832252A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510309179.7

申请日：2025-03-17

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 林泽杭 ,  叶荔姗 ,  杜侠 ,  朱顺痣

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V40/14 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供的基于差异性学习模型的血管图像分割方法、装置及设备，涉及神经网络与图像处理领域。本发明通过获取不同模态的3D血管原图像集，并输入血管图像分割模型，在分割模型中，利用模态差异标记方法，得到嵌入了模态特征的重建图；将重建图输入3D UNet编码器提取出低级特征；根据低级特征，通过位置编码器与自注意力机制，生成高级特征；高级特征通过线性层展开为一维向量，并采用Transformer编码器进行优化，生成优化后的特征；然后将Transformer优化后的特征通过逐元素相减的方式，计算出模态间的差异特征，从而得到差异融合特征；差异融合特征通过Transformer编码器进行重塑，得到最后的血管分割结果。本发明能准确捕捉细小血管的形态特征，有效提升血管图像分割的精度。

公开(公告)号：CN118379501B

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410805765.6

申请日：2024-06-21

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 林泽杭 ,  叶荔姗 ,  杜侠 ,  朱顺痣

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/36 ,  G06V20/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提供了大脑动脉环多模态分割中时间语义一致性确保方法、装置，本方法首先，通过引入跨时间对齐和注意力机制，有效整合多模态数据，提高了分割结果的准确性和鲁棒性；其次，开发了时间对齐模块（TAM）和跨时间跨模态注意力模块（CCAM），确保对治疗效果的准确评估；再次，引入了Laplacian Enhanced Fourier Encoder（LEFE），显著提升了对细小和复杂血管结构的检测和分割能力；最后，设计了一种新的损失函数，强制不同模态下的语义一致性，提高了跨模态数据处理的一致性和准确性。

公开(公告)号：CN118379501A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410805765.6

申请日：2024-06-21

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 林泽杭 ,  叶荔姗 ,  杜侠 ,  朱顺痣

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/36 ,  G06V20/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提供了大脑动脉环多模态分割中时间语义一致性确保方法、装置，本方法首先，通过引入跨时间对齐和注意力机制，有效整合多模态数据，提高了分割结果的准确性和鲁棒性；其次，开发了时间对齐模块（TAM）和跨时间跨模态注意力模块（CCAM），确保对治疗效果的准确评估；再次，引入了Laplacian Enhanced Fourier Encoder（LEFE），显著提升了对细小和复杂血管结构的检测和分割能力；最后，设计了一种新的损失函数，强制不同模态下的语义一致性，提高了跨模态数据处理的一致性和准确性。