公开(公告)号：CN116681679A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310683187.9

申请日：2023-06-09

申请人： 成都信息工程大学 ,  南充生物医药产业技术研究院

发明人： 李孝杰 ,  费欣 ,  任红萍 ,  罗勇 ,  李芮 ,  杨智鹏 ,  吕建成 ,  吴锡

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06T7/90 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明提出基于双分支特征融合注意的医学图像小目标分割方法，尤其涉及医学图像癌变区域和目标器官的分割，主要针对小目标分割精度不高的问题。构建的分割模型主要包括两个核心模块：双分支特征融合模块DFFM和反向注意上下文模块RACM，首先利用双分支特征编码器提取多分辨率特征，然后构建DFFM，聚合全局和局部上下文信息，实现特征间的信息互补，为精确分割小目标提供足够的指导。为了缓解医学图像边界模糊导致的分割精度下降，提出了反向注意上下文模块来增强特征的边缘纹理，本发明采用六个不同的数据集作为训练集，通过实验证明，本发明方法在参数更少，推理速度更快，模型复杂度更低的情况下，其分割精度比现有方法有更好的表现。