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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于PET‑CT融合图像的DLBCL自动化分割方法。所述方法，包括如下步骤：S1.预处理，收集两种模态PETCT图像，并分别进行预处理和图像批量化配准操作；S2.多模态图像融合，基于多尺度图像分解和混合注意力机制实现PETCT多模态图像的融合；S3.多模态图像分割，设计多模态图像病灶识别网络模型并利用已有PET‑CT多模态融合图像进行训练；S4.输出，在新的PET‑CT融合图像上自动化预测出肿瘤区域。本发明融合图像充分考虑了多模态图像之间的优势语义特征互补，高效精确地实现了淋巴瘤区域的自动分割。
主权项：1.一种基于PET-CT融合图像的DLBCL自动化分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.预处理，收集两种模态PETCT图像，并分别进行预处理和图像批量化配准操作；S2.多模态图像融合，基于多尺度图像分解和混合注意力机制实现PETCT多模态图像的融合；S3.多模态图像分割，设计多模态图像病灶识别网络模型并利用已有PET-CT多模态融合图像进行训练；S4.输出，在新的PET-CT融合图像上自动化预测出肿瘤区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于PET-CT融合图像的DLBCL自动化分割方法
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