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申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本发明涉及图像处理技术，具体涉及基于窗口和轴向注意力融合的医学图像分割方法和设备。通过构建包括编码器、WASA模块和解码器的分割网络，来对医学图像进行分割。其中WASA模块结合窗口注意力中快速局部表示学习的优点和轴向注意力中的全局建模特性，同时引入块混洗策略对特征图内块区域进行混洗操作实现更加高效的全局‑局部空间交互。
主权项：1.一种基于窗口和轴向注意力融合的医学图像分割模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：构建包括编码器、WASA模块和解码器的分割网络，其中，所述WASA模块包括窗口注意力层、轴向注意力层和块混洗层；使用包含医学图像的训练集对所述分割网络进行训练，其中，在所述窗口注意力层中，将医学图像的特征图分割成多个不重叠的局部窗口，对每个所述局部窗口使用自注意力进行局部特征交互；在所述轴向注意力层中，在医学图像的特征图的宽度轴和高度轴分别施加自注意力，以实现全局特征的交互；在所述块混洗层中，对所述窗口注意力层和轴向注意力层输出的特征图进行分块，并进行块混洗操作；计算所述分割网络的组合损失，根据所述组合损失更新所述分割网络的参数；在所述窗口注意力层中，将医学图像的特征图分割成n个不重叠的局部窗口，对每个所述局部窗口使用自注意力进行局部特征交互，具体过程如式（1）至式（3）所示； 其中，F表示医学图像的特征图，，H、W和C分别表示特征图的高度、宽度和通道；表示第p个局部窗口；，g表示局部窗口的边长；Split表示分块操作，LN表示层归一化，MHSA表示多头自注意，和表示可学习的参数，MLP表示具有GeLU激活函数的多层感知机。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 基于窗口和轴向注意力融合的医学图像分割方法和设备
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