摘要
本发明公开了一种基于多尺度上下文建模的前列腺MRI分割方法,其特征在于,包括以下步骤:基于深度学习网络构建前列腺MRI分割模型,利用训练数据集对前列腺MRI分割模型进行训练,部署前列腺MRI分割模型;将实时获得的MRI图像数据输入前列腺MRI分割模型,由前列腺MRI分割模型进行实时推理,获得最终的分割结果。本发明提供了一种多尺度上下文建模模块,该模块通过最小化不相关特征的影响来增强边界像素的表示,从而改善分割结果。此外,本发明还引入了一种先进先出的动态调整机制,优化特征向量的选择,特别是在前列腺的顶端和底端区域。
技术关键词
前列腺MRI分割方法
多尺度
存储模块
深度学习网络
编码器
图像数据插值
上采样
动态调整机制
影像
编码特征
先进先出
注意力机制
语义特征
代表
像素
通道
系统为您推荐了相关专利信息
故障演化趋势
主氦风机
迁移学习策略
数字孪生体
故障特征
YOLO模型
区域定位方法
电力光缆
模块
多场景
全程监控系统
RFID读写器
区块链平台
冷藏车
系统数据处理
集合经验模态分解
多尺度特征
小波滤波器
重构
抑制噪声干扰