基于互适应学习框架的胰腺图像分割方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
基于互适应学习框架的胰腺图像分割方法及系统
申请号:CN202510264627
申请日期:2025-03-07
公开号:CN119762496B
公开日期:2025-05-27
类型:发明专利
摘要
本发明公开基于互适应学习框架的胰腺图像分割方法及系统,属于医学图像分割技术领域,获取待分割的胰腺图像;将胰腺图像输入至互适应学习框架进行分割,得到分割结果;所述互适应学习框架包括不同核特征融合模块、自适应注意力对比学习模块,将待分割的胰腺图像划分为多个输入图像块,将多个输入图像块输入至自适应注意力对比学习模块,通过不同核大小的卷积操作后得到多个特征图,将多个特征图输入至不同核特征融合模块进行同一特征之间的类间聚合以及不同特征之间的类间分离,然后经过特征对比学习过程输出多个分类特征,进而得到分割结果。通过不同尺寸的卷积核和协同的双注意力分支获取特征信息,从而增强对胰腺细节和整体结构特征的学习。
技术关键词
胰腺图像分割方法 互补特征 框架 图像块 卷积模块 感知特征 注意力 分类特征 医学图像分割技术 编码器 交互特征 分支 输出特征 校准机制 压缩特征 数据获取模块 处理器
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于条件扩散模型和注意力机制的低光图像增强方法
图像增强方法 亮度 HSV色彩空间 噪声图像 神经网络框架
2
基于多模协同压缩感知和IDMamba锂电池剩余使用寿命预测方法
锂电池剩余使用寿命预测方法 字典 状态空间模型 迭代收缩阈值算法 锂电池剩余容量
3
一种基于人工智能的社区云服务智能综合管理系统
社区云服务智能综合管理系统 数据传输框架 健康监测终端 健康风险预测 人体健康监测
4
无人机视角下多目标车辆跟踪方法、装置、设备及介质
车辆跟踪方法 无人机 运动特征 输出特征 融合特征
5
一种带有隔离结构的表压传感器及其制备方法、封装结构
隔离结构 芯片结构 SOI硅片 表压传感器 薄膜结构
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号