一种基于双聚合混合神经网络的医学图像自动分割方法

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一种基于双聚合混合神经网络的医学图像自动分割方法
申请号:CN202411690100
申请日期:2024-11-25
公开号:CN119540261B
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于双聚合混合神经网络的医学图像自动分割方法,该方法包括:将待分割的医学图像输入预训练的医学图像分割网络,输出医学图像分割结果;该医学图像分割网络采用双聚合混合U型网络,其分别包括两个并行的编码器和单个解码器,两个并行的编码器分别为卷积神经网络和Transformer;通过卷积神经网络和Transformer分别同时提取医学图像的局部特征和全局特征;通过协同特征聚合模块CFA和非协同特征聚合模块NCFA对所提取的局部特征和全局特征进行多尺度特征融合;将经过多尺度特征融合的特征输入解码器,输出医学图像分割结果。本发明能够实现多尺度特征融合,增强了医学图像分割结果的分割精度,提升了医学图像分割网络的性能。
技术关键词
医学图像分割网络 多尺度特征融合 医学图像数据库 输入解码器 医学图像集 多层感知机 编码器 模块 层级 注意力 噪声 瓶颈 对比度 像素 超声波
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