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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了基于多任务注意力机制的双u型网络眼睑线曲率测量方法，属于医学图像处理技术领域。通过分割网络模型实现对睑裂区域和角膜区域的分割；在分割出睑裂区域和角膜区域后，得到睑裂区域特征图和角膜区域特征图，通过设置像素点值，刻画睑裂边缘线，对眼睑线的曲率值进行测量；在特征分割时，基于双u型网络，构建分割网络模型，包括在双u型网络的每一层中设置编码器和解码器，且编码器在每一层中的卷积核数量不变，以识别和分割目标区域；基于编码器和解码器，实现解码路径的灵活调整，以曲率相似为导向，实现眼睑曲线的曲率值的自动测量；从而，能够方便、快捷且准确的获取受测者的眼睑线曲率值，帮助使用者及时了解眼睑轮廓情况。
主权项：1.基于多任务注意力机制的双u型网络眼睑线曲率测量方法，该方法包括：通过分割网络模型实现对睑裂区域和角膜区域的准确分割；在分割出睑裂区域和角膜区域后，得到睑裂区域特征图和角膜区域特征图，通过设置像素点值为1或0的方式，刻画睑裂边缘线，并对眼睑线的曲率值进行测量；其特征在于：所述分割网络模型，基于双u型网络结构进行设计，包括骨干网络、编码器-解码器和输出转换器；所述骨干网络用于目标区域特征提取，包括依次连接的Doubleconv层、集成注意力机制层和下采样层，且前一层的输出作为后一层的输入，所述Doubleconv层为双卷积层，所述集成注意力机制层适用于双u型网络的CAMM结构和SAMM结构；在所述分割网络模型的每一层中设置编码器-解码器，且所述编码器-解码器基于U型左右对称，其中，所述编码器在每一层中的卷积核数量不变，所述解码器在运行过程中，根据每一层的目标区域特征进行解码路径的调整；所述目标区域为睑裂区域或角膜区域；所述输出转换器，用于输出睑裂区域和角膜区域；基于睑裂区域，以最小外接圆的构成方式，在睑裂区域中实现角膜区域的近似圆形拟合，并通过眼睑曲线和近似圆形曲线，以曲率相似为导向，实现眼睑曲线的曲率值的自动测量。
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百度查询： 南京航空航天大学 基于多任务注意力机制的双u型网络眼睑线曲率测量方法
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