摘要
本发明涉及医学图像分割技术领域,公开了一种基于睑板腺红外图像的睑板腺分割方法,包括将待分割睑板腺图像输入训练好的红外图像分割模型的编码器中,依次经过M个编码模块,获取M个编码模块提取的编码特征图,输入全局特征聚合模块,提取深层特征图与浅层特征图,利用多头交叉注意力机制获取注意力特征图后,与深层特征图相加,得到深层注意力特征图;将深层注意力特征图依次经过层归一化与多层感知器处理后,与深层注意力特征图相加,获取全局特征图,输入解码器;在每个解码模块中将模块的输入特征图与对应的编码模块输出的编码特征图进行跳跃连接,输出解码特征图;对最后一个解码模块输出的解码特征图进行卷积,获取分割结果图。
技术关键词
频域特征
编码模块
分割方法
编码特征
图像分割模型
解码模块
焦点损失函数
睑板腺图像
输出特征
交叉注意力机制
联合损失函数
变换特征
多层感知器
多尺度特征融合
通道
变换器模块
输入解码器
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可编程增益放大器
相位误差信号
信号采集方法
闭环反馈机制
多通道并行
多层次特征融合
点云特征
多层次特征提取
编码特征
补全方法
数据生成方法
残余应力值
工况
深度编码
时域特征
管状结构
分割方法
三维医学影像数据
积层
更新网络参数