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申请/专利权人：大连民族大学
摘要：基于深度学习的颅内出血图像的分割、分类及出血量计算的方法及诊断装置，属于图像处理与计算机视觉技术领域，为了解决颅内出血图像的精确分割的问题，要点是将所述不同尺寸的特征图输入解码器，得解码器输出的融合特征图；所述预处理后的输入特征图输入边缘增强支路得边缘增强的特征图；将所述解码器输出的融合特征图与边缘增强的特征图融合得边缘增强的融合特征图；根据边缘增强的融合特征图，得颅内出血图像分割结果，效果是能够增强模型的多尺度、多目标和边缘处理能力。
主权项：1.一种颅内出血图像分割方法，其特征在于，包括：对颅内出血图像预处理，得预处理后的输入特征图；将所述预处理后的输入特征图输入编码器，得不同尺寸的特征图；将所述不同尺寸的特征图输入解码器，得解码器输出的融合特征图；所述预处理后的输入特征图输入边缘增强支路得边缘增强的特征图；将所述解码器输出的融合特征图与边缘增强的特征图融合得边缘增强的融合特征图；根据边缘增强的融合特征图，得颅内出血图像分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连民族大学 基于深度学习的颅内出血图像的分割、分类及出血量计算的方法及诊断装置
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