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申请/专利权人：北方工业大学
摘要：本发明公开了一种针对脑MRI图像的多注意力融合弱监督病理分割方法，包括以下步骤：构建基于弱监督多注意力融合的脑MRI图像病理分割框架，通过少量脑MRI图像数据生成精准的病理区域分割结果；引入一种基于混合卷积的多尺度特征融合模块，它通过残差连接的方式将不同膨胀率的卷积核串行连接，在不增加额外参数量的同时，扩大了病灶区域的捕获范围；提出一种基于TransformerFocus的边界注意力模块，形成全局依赖关系表征的基础上，引入一组可学习的类别标记，实现全局信息和边缘感知信息的细化联系。本发明大大减少了大规模标注费时费力且依赖专业人员辅助的问题，有效提高了感受野的捕获范围，以及不同大小、形状物体的可分辨性，并细化边缘感知信息。
主权项：1.一种针对脑MRI图像的多注意力融合弱监督病理分割方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，构建基于弱监督多注意力融合的脑MRI图像病理分割框架，通过脑MRI图像病理分割框架生成病理区域分割结果；步骤二，引入基于混合卷积的多尺度特征融合模块捕捉病灶区域的全局信息，将不同膨胀率的卷积核通过残差连接的方式串行组合，提高感受野的捕获范围以及不同大小、形状物体的辨别能力；步骤三，提出一种基于TransformerFocus的边界注意力模块，通过在捕捉输入序列中的上下文信息，形成全局依赖关系表征的基础上，引入一组可学习的类别标记，使其与空间特征映射之间构成相似性映射并将其转移到相应的分割掩码上，实现全局信息和边缘感知信息的细化联系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方工业大学 一种针对脑MRI图像的多注意力融合弱监督病理分割方法
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