公开(公告)号：CN114627129B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202210141626.9

申请日：2022-02-16

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  吴磊 ,  蔡翔宇 ,  王伟林 ,  丁元 ,  顾静军 ,  秦典

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于非对齐多期CT的肝脏病灶分割的图像处理方法，首先利用3D区域对齐模块将多个期的CT对齐后得到多期特征，然后利用残差立体注意力模块从多期特征中提取出多期立体特征，从而实现多期上下文和立体上下文的结合。具体地，首先，利用CNN针对目标层CT及其多期立体上下文提取特征；然后，利用3D区域对齐模块将多期上下文对齐，产生多期特征；接着，利用残差立体注意力模块从多期特征中提取出多期立体特征；最后，利用解码器将多期立体特征还原为最终分割。本发明针对非对齐多期CT提取同时具有多期信息和立体信息的特征提高肝脏病灶分割的准确度。

公开(公告)号：CN114565624B

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202210207797.7

申请日：2022-03-04

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  吴磊 ,  蔡翔宇 ,  顾静军 ,  秦典 ,  王伟林 ,  丁元

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多期立体图元生成器的肝脏病灶分割的图像处理方法，利用多期信息和立体信息将多期CT序列特征编码成若干图元，将这些图元输入到Transformer模型中学习跨期特征。具体地，首先提取图像特征，利用CNN提取多期CT序列的特征；然后利用多期立体图元生成器为每一层CT图像生成多期立体图元；接着将所有CT图像的图元拼接起来输入到Transformer中学习多期特征；最后利用解码器将多期特征还原为最终分割。本发明基于多期立体图元生成器将非对齐多期CT序列编码为若干图元，不仅显著提高了肝脏病灶分割的准确度，还降低了显存使用消耗。

公开(公告)号：CN114565624A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210207797.7

申请日：2022-03-04

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  吴磊 ,  蔡翔宇 ,  顾静军 ,  秦典 ,  王伟林 ,  丁元

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多期立体图元生成器的肝脏病灶分割的图像处理方法，利用多期信息和立体信息将多期CT序列特征编码成若干图元，将这些图元输入到Transformer模型中学习跨期特征。具体地，首先提取图像特征，利用CNN提取多期CT序列的特征；然后利用多期立体图元生成器为每一层CT图像生成多期立体图元；接着将所有CT图像的图元拼接起来输入到Transformer中学习多期特征；最后利用解码器将多期特征还原为最终分割。本发明基于多期立体图元生成器将非对齐多期CT序列编码为若干图元，不仅显著提高了肝脏病灶分割的准确度，还降低了显存使用消耗。

公开(公告)号：CN114627129A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202210141626.9

申请日：2022-02-16

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  吴磊 ,  蔡翔宇 ,  王伟林 ,  丁元 ,  顾静军 ,  秦典

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于非对齐多期CT的肝脏病灶分割的图像处理方法，首先利用3D区域对齐模块将多个期的CT对齐后得到多期特征，然后利用残差立体注意力模块从多期特征中提取出多期立体特征，从而实现多期上下文和立体上下文的结合。具体地，首先，利用CNN针对目标层CT及其多期立体上下文提取特征；然后，利用3D区域对齐模块将多期上下文对齐，产生多期特征；接着，利用残差立体注意力模块从多期特征中提取出多期立体特征；最后，利用解码器将多期立体特征还原为最终分割。本发明针对非对齐多期CT提取同时具有多期信息和立体信息的特征提高肝脏病灶分割的准确度。