摘要
一种HL‑UNet图像分割模型及心脏动态磁共振成像分割方法,涉及神经网络技术领域,HL‑UNet图像分割模型包括依次串联的编码器、瓶颈、解码器,以及跳连接,其中编码器由三组依次串联的残差空间增强模块RVSS Block和Patch Merging层组成,瓶颈由两个串联连接的残差空间增强模块RVSS Block组成,解码器由三组依次串联的Patch Expanding层和残差空间增强模块RVSS Block组成。本发明提供了一种既能保证良好分割性能又能实现易部署的轻量级分割模型,并将其应用于心脏动态磁共振成像分割。
技术关键词
动态磁共振成像
图像分割模型
编码器
解码器
图像分割网络
空间模块
分割方法
心脏
训练集
上采样
神经网络技术
瓶颈
全局平均池化
注意力
标签
分层特征
尺寸
分支
系统为您推荐了相关专利信息
大语言模型
信用分配方法
神经网络模型
编码
解码器
哈希检索方法
遥感图像数据
超参数
样本
文本编码器
石料
智能检测方法
运输车辆
信息采集系统
图像分类识别
增发装置
结构光传感器
机械臂机构
药物
喷淋系统