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申请/专利权人：厦门大学
摘要：一种基于深度学习的脑区分割算法，涉及脑区分割。步骤：1获取由Destrieux脑图谱分割的结果作为模型训练和评估的训练标签，以及将部分左右脑区合并减少标签后，得到122个脑区标签的训练集；2设计基于Unet网络展开的具有多尺度、多分支注意模块的深度学习网络模型；3构建网络的损失函数；4利用步骤1获得的训练集，求解深度学习网络的最优参数；5将待分割的脑部数据输入已训练的网络进行分割。通过引入多尺度分割注意力模块和多分支交叉注意力模块，增加不同尺度的感受野，以便得到深度的特征，实现对更多不同尺度大小脑区的精确分割，可将全脑分割为161个脑区的网络结构，具有分割速度快和分割精度高的特点。
主权项：1.一种基于深度学习的脑区分割算法，其特征在于包括以下步骤：1获取由Destrieux脑图谱分割的结果作为模型训练和评估的训练标签，以及将部分左右脑区合并减少标签后，得到122个脑区标签的训练集；2设计基于Unet网络展开的具有多尺度、多分支注意模块的深度学习网络模型；3构建网络的损失函数；4利用步骤1获得的训练集，求解基于Unet网络展开的具有多尺度、多分支注意模块的深度学习网络模型的最优参数；5将待分割的T1加权MRI脑部数据输入已训练的网络进行分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种基于深度学习的脑区分割算法
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