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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于多通道注意力的腰椎CT图像分割与识别方法，包括以下三个阶段：在第一阶段提出了基于目标检测和高斯模糊的腰椎定位方法，通过目标检测在垂直轴上定位腰椎位置，并利用高斯模糊和定位网络进一步定位待分割的感兴趣区域；在第二阶段提出了基于多尺度Unet的腰椎二值分割网络，采用Inception块在学习不同尺度上特征的同时减少了模型参数，并提出跃层连接进一步增加多尺度信息；在第三阶段提出了基于多通道注意力的腰椎分割与识别网络，为了充分利用脊柱本身的特征信息，在跃层连接的基础上采用Transformer块捕获长距离依赖信息，对腰椎进行了局部和全局特征提取，能够有效提升腰椎CT图像分割与识别的准确性和鲁棒性，具有广泛的应用前景。
主权项：1.一种基于多通道注意力的腰椎CT图像分割与识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，腰椎定位，包括以下子步骤；步骤1-1，利用YOLOv7目标检测网络对腰椎CT图像进行初步定位，得到腰椎在图像中的位置；步骤1-2，对定位后的图像进行高斯模糊化处理；步骤1-3，通过模糊化后的图像，计算脊柱的边界框，用于裁剪原图像并输入到后续的分割模型中；步骤2，二值分割网络，包括以下子步骤；步骤2-1，使用缩放，旋转和翻折的数据增强手段进行数据集的扩充，缩放比例为0.9-1.1倍，旋转的中心位于原始图像的正中心，旋转角度取-5-5度；步骤2-2，采用Inception-UNet网络架构，该架构在Unet的基础上增加了跃层连接和Inception模块，以丰富多尺度信息并降低模型大小；步骤2-3，使用二值分割网络对裁剪后的腰椎CT图像进行处理，获取腰椎的二值分割掩膜；步骤3，腰椎分割与识别，包括以下子步骤；步骤3-1，构建基于多通道注意力的腰椎分割与识别网络TransMCPC，该网络结合了Transformer模块和Unet编码器；步骤3-2，在网络中引入位置编码策略，增强脊椎识别顺序的先验信息；步骤3-3，将位置编码后的二值分割掩膜与原始CT图像在通道维度上进行拼接，输入到腰椎分割网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于多通道注意力的腰椎CT图像分割与识别方法
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