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申请/专利权人：感跃医疗科技(成都)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于泰勒展开的针对MicroCT牙齿裂缝图像多阶数据生成与融合的分割方法，涉及计算机视觉领域的图像处理技术。该分割方法采用编码器和解码器架构，其基于泰勒展开方法得到单源图像的0阶、1阶和2阶图像特征表示，将单源图像转变成由多阶图像特征组成的多表征信息群，再将多表征信息群输入到网络中来增强网络的特征整合能力，从而使得网络对MicroCT图像中的牙齿裂缝有更完整的分割效果。

主权项：1.一种基于泰勒展开的针对MicroCT牙齿裂缝图像多阶数据生成与融合的分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建训练数据集：采集含有裂缝的牙齿MicroCT的图像，再利用人工标注的手段对采集到的牙齿MicroCT图像中裂缝位置进行标注并转化为标签图，标签图上属于各个类别物体的像素被赋予相同的编号，代表牙齿裂缝的像素点的值赋值为1，代表背景的像素点的值赋值为0，标签图与相应的MicroCT图像构成一组训练样本，送入网络中训练；S2.生成多阶图像数据：生成牙齿MicroCT图像的0阶、1阶以及2阶导数图像；S3.构建训练框架：训练框架包括编码器、解码器、跳跃连接三部分，编码器部分由三个编码器组成，每个编码器包括卷积层和AMPD下采样层，解码器部分包括卷积层，上采样层、分割头，跳跃连接包括ASC跳跃连接层，一次迭代的过程如下：S3-1.将训练的牙齿MicroCT图像的0阶、1阶以及2阶导数图像分别输入到三个编码器中，在每个编码器中，输入的图像经过一层卷积和四层AMPD下采样操作后得到最深层特征图，三个编码器分别得到0阶、1阶以及2阶导数图像的特征图、和，同时通过三个编码器中的每一组相同层的AMPD下采样得到的输出、和作为该层的ASC跳跃连接层的输入；S3-2.将经过三个编码器得到的特征图、和进行拼接和卷积操作，再通过BN归一化和Relu激活函数处理之后，得到多阶融合特征图，用作解码器的输入；S3-3.将每一层的、和输入到ASC跳跃连接层，输出每一层ASC跳跃连接层的结果；S3-4.将多阶融合特征图输入到解码器中进行上采样操作，解码器部分同时接收来自ASC跳跃连接层的特征图，与上采样得到的特征图在通道维度上进行拼接，然后再进行卷积、BN归一化以及使用Relu激活函数的处理，最后进行上采样操作，重复上述操作在进行四次上采样之后得到与输入特征图的分辨率大小相同的特征图；S3-5.将上采样得到的特征图经过一个分割头进行输出，并将输出的结果与标签图进行损失函数的计算，根据计算的结果进行反向传播，至此一轮迭代完成。

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