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申请/专利权人：北京化工大学
摘要：本发明公开了一种基于MSA‑FA的甲状腺结节弹性超声图像分割方法，首先对甲状腺结节灰阶超声图像和弹性超声图像进行预处理，构建甲状腺结节超声图像数据集；然后引入多尺度大核注意力模块，结合U‑Net网络，建立甲状腺结节灰阶超声图像分割模型；在此基础上，采用特征分布对齐网络和权值共享策略，将灰阶超声图像特征迁移到弹性超声图像中，建立甲状腺结节弹性超声图像分割模型，实现甲状腺结节弹性超声图像的精准分割。本发明针对弹性超声图像数据较少影响甲状腺结节分割精度的问题，构建多尺度注意模块及特征分布对齐网络，建立基于MSA‑FA的甲状腺结节弹性超声图像分割模型，提高了甲状腺结节弹性超声图像分割精度。
主权项：1.一种基于MSA-FA的甲状腺结节弹性超声图像分割方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一：获取甲状腺灰阶超声和弹性超声图像中甲状腺结节的位置信息并进行裁剪，通过将甲状腺灰阶超声和弹性超声图像旋转不同角度实现数据增强，构建甲状腺结节超声图像的数据集；步骤二：引入大核注意力机制，构建多尺度注意力模块应用于U-Net跳跃连接层，采用Dice损失函数和二元交叉熵损失函数之和作为模型损失函数，建立甲状腺结节灰阶超声图像分割模型；步骤三：结合条件生成对抗网络，构建特征分布对齐网络，实现甲状腺灰阶超声图像和弹性超声图像的特征分布对齐；在步骤二所构建的甲状腺结节灰阶超声图像分割模型的基础上，采用权值共享策略，迁移灰阶超声图像分割网络的特征提取层参数，构建甲状腺结节弹性超声图像分割网络的目标函数，建立基于MSA-FA的甲状腺结节弹性超声图像分割模型；步骤四：输入待测甲状腺结节弹性超声图像，利用基于MSA-FA的甲状腺结节弹性超声图像分割模型对弹性超声图像中的甲状腺结节进行分割，输出每个弹性超声图像中甲状腺结节的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京化工大学 一种基于MSA-FA的甲状腺结节弹性超声图像分割方法
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