摘要
本发明公开了一种基于树莓派和不同位置特征的局部上下文以及不同池化层特征组合的胸片分割系统,应用于嵌入式医学图像分割技术领域,包括:树莓派、图像采集模块、显示模块、通讯模块、存储模块、云服务器;树莓派控制图像采集模块进行胸片图像采集,并对胸片图像进行预处理,通过通讯模块发送至云服务器上的基于不同位置特征的局部上下文以及不同池化层特征组合的胸片分割模型进行胸片分割;云服务器将胸片分割结果发送至树莓派,并分别通过显示模块和存储模块进行分割结果显示和存储。本发明进一步提高了胸片分割精度,且缓解了目前深度学习胸片分割技术需要大量的计算资源和昂贵的计算设备的困境。
技术关键词
分割系统
树莓派
云服务器
图像采集模块
预测特征
深度学习框架
医学图像分割技术
存储模块
尺寸特征
注意力
上采样
通讯
残差网络
输出特征
数据格式
通信系统
训练集
接口
系统为您推荐了相关专利信息
密度反演方法
深度学习网络
图像块
基底
前馈神经网络
自动分药机
高分辨率摄像头
医院HIS系统
OCR文字识别
AI图像识别
边缘检测算法
多项式
服装模板
图像采集模块
测量点
口扫设备
轻量卷积神经网络
牙齿咬合面
自动检测方法
深度学习模型