摘要
本发明公开了一种基于可变形特征聚合的三维脑肿瘤分割模型,涉及医学图像分割领域,本发明的技术方案利用由可变形特征聚合模块分支和空间通道感知分支构成的模态空间感知双流编码器,联合学习脑肿瘤3D MRI的多模态信息和体素信息。通过可变形特征聚合模块进行跨模态多层融合,利用可微变换操作对齐多模态特征,缓解不同模态之间的空间错位。设计映射函数根据全局和局部模态间关系进行建模,逐体素融合对齐特征,实现多模态特征对齐和融合。不仅可以充分融合多模态信息,同时能够利用3D MRI获取精准分割结果以实现脑肿瘤的定位和空间分布感知。
技术关键词
脑肿瘤分割
变形特征
多模态特征
注意力机制
通道
分支
模块
融合多模态信息
编码器
Softmax函数
跨模态
分辨率
关系
空间变换网络
高效多尺度
医学图像分割
输出特征
输入多尺度
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图像块
互联网
遥感方法
多头注意力机制
前馈神经网络
测井曲线
斯皮尔曼相关系数
重构方法
重构模型
多项式
上采样
融合图像特征
卷积神经网络模型
智能检测方法
编码器
数据共享方法
节点
多模态特征
电力
特征提取模块