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申请/专利权人：何玮

摘要：本发明提出基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置。在提取单一CT图层二维图像特征的基础上，通过三维卷积并行地融合邻域CT序列间的上下文三维图像特征，在降低全3D卷积运算量与参数规模的同时实现对三维病灶区域图像特征的表达；同时利用自注意力机制从上下文融合特征图中重映射各邻域图层切片序列对应的通道域二维图像特征分量，以此指导单一CT图层的特征解码过程，提升病灶图像分割准确性；为了提升算法适应性与可解释性，引入可解释的先验知识作为额外的图像分割判别规则，以此对分割结果进行校准与检验，为临床辅助诊断提供依据。

主权项：1.基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置，其特征在于，所述装置包括：图像预处理模块，用于对输入的原始CT影像文件进行图像格式标准化得到图像像素值，计算肺部CT影像原始文件中各图层对应的肺实质前景区域掩码，将单一前景区域图层及其前后邻域图层合并为一组邻域图层切片序列；空间邻域特征识别模块，用于利用预设的编码卷积块并行提取每个邻域图层切片序列中的二维病灶图像特征，提取邻域图层切片序列间的局部三维空间语义特征，通过三维卷积运算对提取到的局部三维空间语义特征进行融合，获取不同尺度的病灶区域编码特征图；自注意力特征解码模块，用于结合通道相关性分析的自注意力机制，将融合后的特征重映射为与单一CT图层对应的二维图像特征，基于得到的二维图像特征进行多尺度特征解码，得到与各病灶区域对应的归一化权重矩阵；多视图区域校准模块，用于对归一化权重矩阵中对应横断面、矢状面、冠状面三个正交方向的病灶区域权重数值进行归一化处理，基于影像学先验知识对病灶区域进行校准与查验，输出三维病灶区域掩码作为分割结果；所述自注意力特征解码模块包括：自注意力控制单元，用于以邻域图层切片序列的横断面解码特征图及上下文融合特征图为输入，基于通道域特征相关性对原始图层序列对应的病灶特征进行重映射；多尺度特征解码单元，用于以不同尺度的横断面编码特征图为输入，利用反卷积操作将经自注意力调控后的编码特征图上采样至原始输入尺寸，并将图像特征映射为病灶类别标签；所述自注意力特征解码模块，具体用于：调整融合特征图各通道的权重，识别特征通道间的相关性：将重映射矩阵利用卷积还原通道数与输入特征图一致，利用reshape操作还原矩阵大小与输入特征图保持一致；输出与横断面编码特征图大小一致的上下文自注意力加权特征图。

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权利要求：

百度查询： 何玮 基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置