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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于语义增强与变换一致性的半监督颅内动脉瘤分割方法，该方法构建了多级特征融合注意力模块，在V‑Net网络中嵌入多级特征融合注意力模块构建了教师模型和学生模型；两个模型均包含编码器、解码器和多级特征融合注意力模块，编码器前k‑1个阶段的输出特征输入到多级特征融合注意力模块中，编码器第一阶段的输出特征C1依次经过批归一化、激活和通道注意力模块，得到特征M1；编码器其余阶段的输出特征C2,C3,…,Ck‑1依次经过卷积、批归一化、激活、通道注意力模块和双线性插值，得到特征M2,M3,…,Mk‑1；特征M1,M2,…,Mk‑1经过拼接后，再经过卷积，得到多级特征融合注意力模块的输出特征；基于变换一致性的不确定性感知平均教师框架，进行模型训练，将训练后的学生模型作为分割模型。充分提取了浅层特征中的细节和边缘信息，实现了语义增强，提高了分割的精细度。
主权项：1.一种基于语义增强与变换一致性的半监督颅内动脉瘤分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：获取若干张含有颅内动脉瘤的脑部CT图像组成数据集，并对数据集进行预处理；步骤二：基于V-Net网络，引入多级特征融合注意力模块，分别构建教师模型和学生模型；所述教师模型和学生模型均包含编码器、解码器和位于编码器与解码器之间的多级特征融合注意力模块，编码器和解码器均包含k个阶段；编码器前k-1个阶段的输出特征输入到多级特征融合注意力模块，编码器第一阶段的输出特征C1依次经过批归一化、激活和通道注意力模块，得到特征M1；编码器其余阶段的输出特征C2,C3,…,Ck-1分别依次经过1×1×1卷积、批归一化、激活、通道注意力模块和双线性插值，得到特征M2,M3,…,Mk-1；将特征M1,M2,…,Mk-1进行拼接后，再经过1×1×1卷积，得到多级特征融合注意力模块的输出特征；多级特征融合注意力模块的输出特征与编码器倒数第二个阶段的输出特征进行拼接后，作为编码器最后一个阶段的输入特征；步骤三：基于变换一致性的不确定性感知平均教师框架，对教师模型和学生模型进行同步训练，将训练后的学生模型作为分割模型，用于颅内动脉瘤的分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 基于语义增强与变换一致性的半监督颅内动脉瘤分割方法
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