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申请/专利权人：北京友普信息技术有限公司
摘要：本发明提供了一种基于LKA‑Unet模型的小参数医疗影像分割系统及方法，该将医疗影像格式归一化到自然影像的范畴，在尽可能的保留原影像信息的同时，压缩了训练数据的大小，同时使开发人员能够简便的查阅影像信息。此外，经过预处理后的图像已经能够初步显示肿瘤区域的位置，采用注意力机制能够模拟人工评估肿瘤的过程，能够从全局考虑特征信息。该模型能够用较少的参数规模，取得比较不错的分割性能。此外，本发明中对于模型的训练，硬件设备的性能依赖少，训练速度快。
主权项：1.一种基于LKA-Unet模型的小参数医疗影像分割系统，其特征在于，包括：影像获取模块，获取包括T1、T1ce、T2、FLAIR四个模态的原始医疗影像MRI，并将原始医疗影像MRI传给数据集制作模块；数据集制作模块，接收所述影像获取模块获取到的原始医疗影像MRI，分别将每个模态的原始医疗影像MRI进行裁剪、中值滤波、归一化处理以及序列号标记，并对不同模态相同序列号的切片进行叠加，得到具有四通道的医疗影像数据集；影像分割模块，构建LKA-Unet影像分割模型用于对医疗影像数据集中的医疗影像进行影像分割，包括n个由LKA模块堆叠而成的stage组成的编码器和采用skip-connection结构的解码器，所述编码器基于LKA注意力机制对数据集中的医疗影像进行特征提取，输出多尺寸注意力特征图；所述解码器包括n层stage，除第n层只有上采样外，其余第i层均是对i+1层经过上采样的特征图与编码器中同一层次的特征图进行concat和卷积操作以融合特征信息，然后经过双线性上采样输入到i-1层中，重复上述过程，最后从第一层输出得到影像分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京友普信息技术有限公司 一种基于LKA-Unet模型的小参数医疗影像分割系统及方法
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