摘要
本发明提出了一种基于双路径特征提取的腹部多器官分割方法,针对腹部多器官尺度差异较大、分割边界模糊的问题,本方法提出了一种结合双路径特征提取、交叉注意机制和空间反向注意机制的腹部多器官分割方法,有效提高了分割精度并保留了细节。具体来说,使用ResNet的局部特征提取模块与VMamba的全局特征提取模块学习腹部多器官的形态特征和输出多尺度信息;使用交叉注意机制在细粒度特征与粗粒度特征之间建立有效的特征融合;在跳跃连接中引入空间反向注意机制实现在补充细节信息的同时增强不同器官之间的分割边界。
技术关键词
多器官分割方法
局部特征提取
全局特征提取
特征提取模块
交叉注意力机制
多尺度信息
细粒度特征
训练集数据
训练算法
令牌
优化器
图像
解码器
编码器
掩膜
形态
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文本生成方法
语义特征提取
语义向量
时间序列信息
注意力机制
信号输出模块
信号接收模块
信息处理模块
AI控制系统
转动轴
客户端
联邦学习模型
医院
智能监测系统
多模态数据库
掉落检测方法
神经网络模型构建
滑动窗口
液位
检测模型训练