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申请/专利权人：南通理工学院

摘要：本发明公开了一种基于双特征注意力与残差金字塔的颅脑分割图获取方法，在原始U‑Net网络上添加多尺度残差金字塔与双特征注意力机制，形成双特征注意力残差金字塔模型，将颅脑原始图像输入至双特征注意力残差金字塔模型得到颅脑分割图；在原始U‑Net网络每一层的卷积模块后添加一个多尺度残差金字塔模块，多尺度残差金字塔模块能够增强特征提取能力；在原始U‑Net网络的同层图像通道连接部分，增加双特征注意力机制；上采样的过程中需要增大图像尺寸，导致部分特征丢失，使用上层下采样信息与上采样结果进行特征融合，保留原始图像中的颅脑软组织的信息；并结合通道注意力与空间注意力，增强特征信息与位置信息，提升模型的分割精度。

主权项：1.基于双特征注意力与残差金字塔的颅脑分割图获取方法，其特征在于：包括双特征注意力残差金字塔模型；所述双特征注意力残差金字塔模型由多层特征处理单元构成，每层所述特征处理单元包括多尺度残差金字塔模块、双特征融合模块、双注意力机制模块和卷积模块；多层特征处理单元中的第一层特征处理单元通过卷积模块与多尺度残差金字塔模块的结合提取原始图像多层次特征，多层特征处理单元中的第二层特征处理单元通过卷积模块与多尺度残差金字塔模块的结合提取上一层得到多层次特征图像的特征，以此类推多层特征处理单元中的第n层特征处理单元通过卷积模块与多尺度残差金字塔模块的结合提取第n-1层得到多层次特征图像的特征；将各n-1层经过多尺度残差金字塔模块得到的特征结果与n层上采样得到的结果通过n-1层特征处理单元中的双特征融合模块进行融合；各n-1层特征处理单元中的双注意力机制模块将各n-1层特征处理单元中的双特征融合模块融合后的特征结果的特征进行标定；各n层特征处理单元中的双注意力机制模块将标定特征的特征结果通过卷积模块的卷积操作与上采样操作传输至n-1层特征处理单元中的双特征融合模块，以此类推；第二层特征处理单元的双注意力机制模块将标定特征的特征结果通过卷积模块的卷积操作与上采样操作传输至第一层特征处理单元的双特征融合模块，并在双特征融合模块中与第一层特征处理单元通过卷积模块与多尺度残差金字塔模块的结合提取原始图像多层次特征进行融合；第一层特征处理单元的双注意力机制模块将第一层特征处理单元中的双特征融合模块融合后的特征结果的特征进行标定，并通过卷积模块进行卷积操作与上采样操作传输至输出卷积层，最后输出卷积层输出图像分割图。

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