摘要
一种基于动态蛇形卷积和Transformer的脑血管分割方法和装置,其方法包括:(1)对脑血管影像数据进行预处理;(2)设计一个基于动态蛇形卷积和Transformer的U型神经网络模型TRDSCN‑UNet;(3)对步骤(2)提出的神经网络模型TRDSCN‑UNet进行训练;(4)将测试数据输入到在验证集上表现最佳的模型权重当中执行推理,完成体素级别的预测分类,再将推理得到的结果进行三维重建。可以有效提升模型分割细小且连续血管的能力。
技术关键词
脑血管分割方法
注意力
神经网络模型
动态
解码器
编码器
特征提取模块
多尺度特征融合
数据
通道
影像
多层感知机
分割装置
卷积模块
空间结构
标签
管状结构
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