摘要
本申请公开了医学图像分割方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理技术技术领域,通过获取待分割的医学图像数据集,将预处理后的医学图像数据集输入到训练好的深度卷积网络模型,以得到包含病灶区域的分割图像,其中,深度卷积网络模型包括LVP模块,LVP模块设置自定义的跳跃连接和通道注意力机制,通过设置自定义的跳跃连接实现多尺度池化,可以根据通道注意力机制适配自适应权重调整,提升了医学图像分割的精度和鲁棒性。
技术关键词
医学图像数据集
深度卷积网络模型
医学图像分割方法
通道注意力机制
图像处理技术技术
解码器
多尺度池化
电子设备
模块
可读存储介质
处理器
存储器
鲁棒性
计算机
标签
编码器
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通道注意力机制
缺陷检测方法
图像获取模块
输出模块
神经网络卷积层
芯片表面缺陷
多尺度特征融合
网络训练方法
预测特征
解码器
磨粒图像
迁移学习模型
特征提取器
多通道特征
辨识方法
监督分割方法
深度学习网络模型
解码模块
内支架
解码器
图像序列数据
激光点云数据
静态避障
动态避障
通道注意力机制