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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种基于注意力机制的CT影像肺叶图像分割系统，包括：前景预处理模块、显著性特征分析模块、形态特征提取模块、分割重建模块以及IO管理模块，本发明通过显著性区域分割网络提取与肺裂区域相关的图像显著性特征，由此实现肺裂特征空间的定位，该网络基于注意力机制实现高低层语义特征的融合，从而降低模型对无关特征的关注程度，提升肺裂图像检测效率的同时，将三维方向信息与显著性特征融入DoSDerivativeofStick，窄条微分滤波过程，以此指导肺裂形态特征的提取，提升肺叶图像分割的准确性。
主权项：1.一种基于注意力机制的CT影像肺叶图像分割系统，其特征在于，包括：前景预处理模块、显著性特征分析模块、形态特征提取模块、分割重建模块以及IO管理模块，其中：前景预处理模块加载肺部CT原始图像数据，通过医学图像分割网络U-Net进行肺实质前景分割和预处理，得到肺窗标准化图像矩阵以及肺实质二值掩码矩阵；显著性特征分析模块通过基于通道与空间注意力机制的显著性区域分割网络提取肺裂区域的显著性语义特征，得到肺裂区域显著性特征归一化权重矩阵，实现肺裂区域的定位；形态特征提取模块采用改进的DoS滤波算法计算肺裂特征响应归一化权重矩阵，经筛选得到候选肺裂体素；分割重建模块根据候选肺裂体素进行三维曲面重建，根据与曲面的相对位置关系为每一个体素标记其所属的肺叶类别，最终输出肺叶类别掩模矩阵作为肺叶图像分割的结果；IO管理模块通过标准医学影像格式对输出输入数据进行持久化存储，并定义数据访问接口实现算法模型的动态配置；所述的改进的DoS滤波算法以显著性特征分析模块输出的肺裂区域作为搜索空间，从而减少无关区域的干扰；此外，在横断面滤波的同时，改进的方法考虑了矢状面和冠状面的肺裂方向信息以及显著性特征信息，并利用后处理方法进行噪点去除。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于注意力机制的CT影像肺叶图像分割系统
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