摘要
本发明提供一种基于融合引导注意力的膝关节MRI图像分割方法,包括:基于医学图像数据库,获取膝关节软骨的MRI图像,并将膝关节软骨的MRI图像和标签图像整合为训练数据集;对训练数据集进行图像重采样和图像增强操作,并将处理后的图像划分为训练集和测试集;将训练集和测试集输入到融合引导注意力的编码器的网络中,进行端到端的网络模型训练;基于改进ResU‑Net的狭长区域分割网络,利用空间注意力机制和上下文注意力机制对逐级网络产生的特征进行提取融合,得到融合特征;将融合特征以跳跃连接的方式送入解码器,并与融合特征进行级联和解码处理,最终得到分割掩码。本发明能够选择性地聚合上下文,使网络获得丰富的特征,提高分割结果的准确性和鲁棒性。
技术关键词
图像分割方法
膝关节软骨
融合特征
医学图像数据库
解码器
注意力机制
网络模型训练
图像增强
Sigmoid函数
sigmoid函数
多层感知机
编码器
语义特征
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模块
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