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申请/专利权人：复旦大学
摘要：一种基于重建‑分割双支路特征融合的超声图像分割方法，基于重建‑分割双支路特征融合的超声图像分割方法，在离线阶段构造并训练包括具有各自解码器和任务头的分割支路和重建支路、一个编码器和特征融合模块的重建‑分割双支路网络，在在线阶段采用训练后的网络进行实时图像分割。本发明通过将图像重建作为分割模型训练时的一个辅助任务来为分割任务提供更丰富的特征信息，辅以特征图融合模块以指导网络提取到更关注于目标分割区域的特征信息来提高分割的准确度，在不增加计算成本的情况下提高分割模型在不同医学超声图像域的鲁棒性。
主权项：1.一种基于重建-分割双支路特征融合的超声图像分割方法，其特征在于，在离线阶段构造并训练包括具有各自解码器和任务头的分割支路和重建支路、一个编码器和特征融合模块的重建-分割双支路网络，在在线阶段采用训练后的网络进行实时图像分割；所述的重建-分割双支路网络包括：具有各自解码器和任务头的分割支路和重建支路、一个编码器以及残差通道注意和多尺度卷积结合的特征融合模块，其中：编码器将输入图像进行编码得到编码特征Fencoder后分别输出至分割支路和重建支路，两个任务特定的解码器分别将编码特征解码成两个任务相关的特征Fseg和Frec，特征融合模块提取两个任务之间有限的但集中于待分割感兴趣区域的共享特征集，并使用任务交互损失来约束模块学习，最小化由共享特征和任务目标产生的相应任务结果的距离，分割支路中的任务头基于特征Fseg输出分割结果yseg，重建支路中的任务头基于特征Frec输出对应的高分辨率重建图像yrec。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于重建-分割双支路特征融合的超声图像分割方法
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