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申请/专利权人：苏州大学

摘要：本发明涉及图像处理领域。本发明提出的一种基于图像处理的睑板腺腺体分割方法构建了睑板腺腺体检测网络，包括特征编码路径、特征解码路径、条形混合注意力模块、多尺度注意力模块、边界检测辅助网络以及自适应交互信息融合模块。利用构建的睑板腺腺体检测网络对待检测的睑板腺腺体图像进行分割，通过条形混合注意力模块提高了网络对条形目标的关注，利用多尺度注意力模块获多尺度特征，利用边界检测辅助网络辅助腺体分割，提升了对睑板腺腺体分割的准确性。

主权项：1.一种基于图像处理的睑板腺腺体分割方法，其特征在于：包括：S101:获取待检测的睑板腺腺体图像；S102:利用构建的具有不同通道数的四层特征编码路径对待检测的睑板腺腺体图像处理，得到四层特征编码路径分别提取的腺体特征E1、E2、E3、E4和整个编码路径输出的特征Oout1；S103：利用构建的多尺度注意力模块提取特征Oout1的多尺度特征和空间特征，并将得到的多尺度特征和空间特征融合得到多尺度注意力模块的输出特征Oout2；S104：以多尺度注意力模块提取的特征Oout2和编码器提取的特征E4作为构建的边界检测辅助网络中四个级联的边界检测模块的第一层边界检测模块的输入，得到的边界特征S4与编码器提取的特征E3作为下一层边界检测模块的输入，经过4层边界检测模块，得到最终的轮廓预测结果以及每层边界检测模块提取的边界特征S1、S2、S3、S4,每一层边界检测模块对输入的特征Oout2进行双线性插值采样并且提取其前景、背景和边界区域特征图，将得到的前景、背景和边界区域特征图聚合并且与提取的边界特征交互处理，引导特征对边界轮廓的关注；S105：利用构建的条形混合注意力模块中的条形混合池化模块对特征Oout1进行局部区域以及垂直、水平方向上进行全局池化，融合局部和全局空间特征，输出融合后的特征Sout,利用条形混合池化模块中的通道注意力组合模块对特征Oout1重新分配特征的通道权重，输出特征Cout，将得到的特征Sout、特征Cout与特征Oout1进行融合得到条形混合注意力模块的输出特征Oout3，将特征Oout3通过双线性插值上采样处理；S106:利用构建的解码模块将通过双线性插值上采样处理的特征Oout3进行解码，将解码后的特征Oout3与特征E4和特征S4作为构建的自适应交互信息融合模块中第一层融合模块的输入，第一层融合模块将特征E4和特征S4进行交互融合，将交互融合的结果与特征Oout3进行叠加，将叠加后的特征进行解码并输入下一层的融合模块，将第四层的融合模块输出的特征进行解码后得到与输入原始图像相同分辨率的预测结果。

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权利要求：

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