摘要
本发明提供了一种几何与拓扑协同引导的医学图像分割方法,包括以下步骤:图像预处理与数据增强;共享编码器;双路径协同解码器;多模态形变迭代精炼;多目标复合损失函数与优化策略。本发明有益效果:能够显著提升性能:通过独特的几何与拓扑协同精炼机制,在分割精度和边界清晰度上远超现有技术,它能主动保持和修复解剖结构的拓扑正确性,显著减少了临床上不可接受的错误,提升了结果的可靠性;此外,本发明还能够简化操作、增强稳定性与泛化性以及催生高级应用。
技术关键词
医学图像分割方法
递归残差网络
边界先验
解码器
编码器
门控循环单元
层级
代表
核心
注意力机制
拓扑结构信息
多模态
动态
阶段
模块
数据
上下文特征
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图像分割方法
注意力
参数化技术
上采样
sigmoid函数
光疗设备
数据
参数优化模型
生成参数
环境光照强度
超表面
生成神经网络模型
神经网络单元
宽频
雷达散射截面积