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申请/专利权人：鲁东大学
摘要：本发明公开了一种基于Transformer和UNET的3D卷积神经网络的脾脏CT图像分割方法，构建基于Transformer和UNET的3D卷积神经网络；加载脾脏CT图像，并输入至3D卷积神经网络进行脾脏区域预测，输出预测分割图；对预测分割图进行融合获得完整的脾脏CT图像分割图。本发明使用大卷积核作为特征提取的基础框架，从而捕获更广泛的上下文信息。使用小卷积核进行通道维度变换，减少跨通道学习环境中的冗余，在减少模型参数量的情况下提高了性能。
主权项：1.一种基于Transformer和UNET的3D卷积神经网络的脾脏CT图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：构建基于Transformer和UNET的3D卷积神经网络，按照图像处理顺序依次包括3D卷积模块，编码模块，解码模块和输出模块；所述3D卷积模块按照图像处理顺序依次包括下采样块和多个卷积块；所述下采样块包括：用于特征提取的第一卷积层、用于下采样的多个第二卷积层；所述卷积块包括：用于特征提取的第三卷积层和用于进一步非线性变换和特征融合的第四卷积层和第五卷积层；所述第一卷积层和第三卷积层的卷积核大于所述第二卷积层、第四卷积层和第五卷积层的卷积核；所述编码模块用于执行编码器部分的特征提取和下采样操作；所述解码模块用于执行解码器部分的特征融合和上采样操作；所述输出模块用于输出预测分割图；加载脾脏CT图像，并输入至所述3D卷积神经网络进行脾脏区域预测，输出预测分割图；对所述预测分割图进行融合获得完整的脾脏CT图像分割图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鲁东大学 基于Transformer和UNET的3D卷积神经网络脾脏CT图像分割方法及系统
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