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申请/专利权人：复旦大学

摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于损伤面积感知和不确定性指导的医疗图像分割方法。本发明方法包括：对图片提取感兴趣区域；根据损伤面积计算缩放矩阵，对感兴趣区域进行缩放；缩放后图像进行分割；用不确定性指导的方法监督分割。本发明将损伤面积感知技术用于处理样本中面积较小的样例分割，可以将小面积样本自动缩放到合适大小。实验结果表明，损伤面积感知技术可以很好的对小面积样本进行缩放，提升分割效果。

主权项：1.一种基于损伤面积感知和不确定性指导的医疗图像分割方法，其特征在于，具体步骤为：1获取感兴趣区域ROI在UNet编码器结尾处加上边框回归算法，根据分割标注结果生成边框标注，使得UNet编码器得到分割结果，同时得到感兴趣区域；2计算转换矩阵，对感兴趣区域进行缩放对于任意感兴趣区域，其转换矩阵的计算公式如下： 其中，S为损伤区域面积，W表示输入图像的宽度，α是防止图像损伤面积为0设定的超参数，θ为转换因子，用于决定图像的转换比例，T为转换矩阵；损伤面积S越小，转换因子θ就越小，感兴趣区域的缩放倍数就越大；S越大，缩放因子θ就越大，最终感兴趣区域的放大倍数就越小；根据损伤面积动态调整缩放比例，达到一个合适大小；根据转换矩阵T，用仿射变换的方法转换感兴趣区域，其计算公式如下：χT＝Tχi，3其中，χT是转换后像素点坐标，χi为输入感兴趣区域图像点坐标；3对缩放后图像进行分割将缩放后的感兴趣区域作为输入，用UNet神经网络进行分割，该神经网络的输入只包含图像的核心区域，以便更好的处理损伤区域的细节信息；为得到和原分割标注相同大小的分割结果，在UNet结果后添加仿射变换，将其变回原始感兴趣区域大小，仿射变换公式如下：χo＝T-1χt，4其中，χt为UNet分割结果图像的像素点坐标；T-1为2式求得的转换矩阵的逆矩阵；χo为最终输出结果图像的像素点坐标；4不确定性指导的分割监督在UNet分割网络中通过增加两个解码器，获得三个分割结果；其中，一个是原始解码器；另外，一个解码器在训练时给其前景分割结果赋予较高的权重，使其分割前景区域更加准确，称之为保守分割；一个解码器在训练时给其背景分割结果赋予较高权重，使其分割背景区域更加准确，称之为激进分割；通过对保守分割和激进分割的分割结果求残差，获得不确定性图，其计算公式如下：U＝|Mcon-Mrad|，5其中,Mcon表示保守分割的分割结果，Mrad表示激进分割的分割结果，U为不确定性图；在计算损失时，不确定性较高的区域赋予较低的权重，可减少不确定区域对网络额度影响，其损失函数如下： 其中，lic表示第i个像素在第c类的标签，Ui为不确定性图中第i个像素值，Mic为网络预测的第i个像素属于第c类的概率值，N为总的像素个数。

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权利要求：

百度查询： 复旦大学 基于损伤面积感知和不确定性引导的医疗图像分割方法