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一种基于混合双网络的全自动息肉分割模型 

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申请/专利权人:郑州大学

摘要:本发明涉及一种基于混合双网络的全自动息肉分割模型,该模型由改进型Swin‑Unet和改进的Unet两种网络联合构成,从而实现结直肠息肉的自动分割。在该混合双网络模型中,改进型的Swin‑Unet使用纯粹的SwinTransformerblock进行特征的提取和学习,另外添加了精细分割模块来加强对于部分细节的分割能力;改进型Unet则解决了Unet网络跳跃连接的剪切操作导致的信息丢失,同时使用挤压激励模块融合深层特征和浅层信息,使得卷积网络能更好地利用重要特征。两个网络各自生成了预测分割图,最后将两个预测结果进行信息融合,生成同时具备两种网络优势的分割图。本发明有效解决了单一网络提取信息不足的问题,得到了优异的肠息肉分割结果,能够更好的辅助临床医生实现对结直肠息肉的精准筛查。

主权项:1.一种基于混合双网络的全自动息肉分割模型,其特征在于,包含如下步骤:S1、使用精细分割模块改进的Swin-Unet算法,提取图片的长距离语义信息;S2、使用基于Unet算法的改进型Unet提取图片的细节信息;S3、双网络架构融合两个网络各自生成的预测图,得出最终分割图。

全文数据:

权利要求:

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