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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供一种基于多尺度混合采样和特征融合的鼻咽癌靶区分割方法，包括：获取鼻咽癌三维靶区图像并对鼻咽癌三维靶区图像进行预处理；构建Swin‑UNet骨干网络模型；基于HSMA，构建HSMAUNet网络模型；构建DAC，嵌入到HSMAUNet网络模型中，构建HSMADACUNet分割模型；用预处理后的鼻咽癌三维靶区图像对HSMADACUNet模型进行训练，经过预处理的鼻咽癌靶区图像输入HSMADACUNet分割模型，得到分割结果图像。本发明可以自动对鼻咽癌靶区图像进行模型训练，并对新输入的鼻咽癌部位三维CT图像进行靶区分割，提高了鼻咽癌靶区图像分割的效率。
主权项：1.一种基于多尺度混合采样和特征融合的鼻咽癌靶区分割方法，其特征在于，包括：采集鼻咽癌三维靶区图像样本，对所述鼻咽癌三维靶区图像样本进行预处理，得到预处理图像样本；构建Swin-UNet骨干网络模型；构建基于并行混合采样和多尺度空间通道注意力HSMA模块，将HSMA模块添加到所述Swin-UNet骨干网络模型中，得到HSMAUNet网络模型；构建基于密集融合和切面交叉自注意力模块DAC，将DAC嵌入至HSMAUNet网络模型，得到HSMADACUNet分割模型；采用所述预处理图像样本训练所述HSMADACUNet分割模型，得到鼻咽癌靶区分割模型；将待处理鼻咽癌三维靶区图像输入所述鼻咽癌靶区分割模型，输出鼻咽癌靶区分割结果图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于多尺度混合采样和特征融合的鼻咽癌靶区分割方法
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