摘要
本发明公开了一种基于多尺度特征融合的复杂息肉图像分割方法,属于医学图像处理技术领域。本发明包括:将预处理的息肉图像输入至编码器下采样层依次提取不同尺度的特征图,保留,进行全局平均池化、全连接层映射、拼接、多头注意力层融合、拆分及维度还原操作,输出融合了不同尺度的特征图;将最后一个下采样层输出的特征图输入解码器用于上采样,将上采样后的特征图与编码器输出的与其尺度相同的特征图进行拼接融合、保存、统一尺寸,在通道维度进行拼接,最后将注意力权重应用在该特征图上,再进行卷积和激活函数处理,得到分割结果,本发明显著提高了对息肉复杂病变和微小目标的检测能力,提升息肉图像的分割精度。
技术关键词
图像分割方法
上采样
注意力
多尺度特征融合
全局平均池化
输入解码器
输出特征
双线性插值
医学图像处理技术
编码器
尺寸
通道
采样模块
矩阵
影像
精度
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沉降传感器
多尺度
监测预警方法
监测预警系统
降维特征
金字塔池化模块
生成训练数据
影像
输电线路覆冰检测
注意力机制
驾驶支持系统
能力评估系统
协同系统
主成分分析降维
红绿灯
医学图像分割方法
多任务
亲和力
实例分割模型
医学图像数据集