大脑动脉环多模态分割中时间语义一致性确保方法、装置

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大脑动脉环多模态分割中时间语义一致性确保方法、装置
申请号:CN202410805765
申请日期:2024-06-21
公开号:CN118379501B
公开日期:2024-08-30
类型:发明专利
摘要
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。
技术关键词
融合特征 对齐模块 语义 编码器 注意力机制 跨模态 梯度下降优化算法 数据 血管 生成多尺度 风格 网络 高斯滤波器 像素 图像分割 模式 线性