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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种基于大模型微调的缺血性脑卒中医学影像分割方法，包括获取现有的缺血性脑卒中的医学影像并预处理构建训练数据集；构建包括图像对称处理网络、图像编码网络、图像嵌入网络和图像分割网络的缺血性脑卒中医学影像分割初级模型并训练得到缺血性脑卒中医学影像分割模型；获取实际的缺血性脑卒中医学影像并输入缺血性脑卒中医学影像分割模型完成实际的缺血性脑卒中医学影像的分割。本发明还公开了一种包括所述基于大模型微调的缺血性脑卒中医学影像分割方法的成像方法。基于图像对称处理网络的构建和处理生成对称数据，并基于对称数据和构建的图像嵌入网络和图像分割网络，最终不仅实现了缺血性脑卒中医学影像的分割，而且分割的可靠性更高，精确性更好。
主权项：1.一种基于大模型微调的缺血性脑卒中医学影像分割方法，其特征在于包括如下步骤：S1.获取现有的缺血性脑卒中的医学影像；S2.对步骤S1获取的医学影像数据进行图像预处理，以构建训练数据集；所述的图像预处理包括去除颅骨区域、设定窗宽和窗位、图像裁剪、图像重采样和图像标准化；S3.基于卷积层构建图像对称处理网络和图像编码网络，基于Transformer块构建图像嵌入网络，并基于注意力机制构建图像分割网络，最终构建得到包括图像对称处理网络、图像编码网络、图像嵌入网络和图像分割网络的缺血性脑卒中医学影像分割初级模型；S4.采用步骤S2得到的训练数据集，对步骤S3构建的缺血性脑卒中医学影像分割初级模型进行训练，得到缺血性脑卒中医学影像分割模型；S5.获取实际的缺血性脑卒中医学影像，并输入到步骤S4得到的缺血性脑卒中医学影像分割模型中，完成实际的缺血性脑卒中医学影像的分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 基于大模型微调的缺血性脑卒中医学影像分割方法及成像方法
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