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公开(公告)号：CN117409195A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311106049.0
申请日：2023-08-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的结直肠癌MRI图像病灶分割系统及方法。本发明包括对MRI原始数据的预处理及感兴趣区域的提取，很好的解决医学图像数据量少的缺点，在深度学习模型的训练中达到更好的分割效果，其次是对UNet模型的改进，在解码部分引入五路并行通道计算效率高，同时具有更少的参数量，其次在整个注意力模块沿着两个独立的维度(通道和空间)顺序推断注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化，生成更精细的特征图，在保持较小开销的同时实现了相当大的性能改进。
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