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申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明公开了基于TransUNet的甲状腺结节超声图像分割方法及系统，涉及图像分割技术领域。本发明包括：接收甲状腺结节超声图像进行预处理，并将图像数据划分为训练集、验证集和测试集；构建以TransUNet模型网络为基础的改进分割模型，改进分割模型中包括CNN‑SETrans编码器、解码器及跳跃连接。本发明基于TransUNet网络结构，将SE模块引入Transformer编码器，与MSA模块串联以构建SETrans编码器，全面提取通道信息和空间信息，能够提高网络的特征表示能力，且通过将Ghost模块引入跳跃连接，能够补偿从CNN的低分辨率到解码器的高分辨率的长距离传输过程中图像特征的损失，还不会显著增加计算成本，同时采用深度可分离卷积DSConv取代了解码器中每层末尾的普通卷积，提高了特征提取的有效性。
主权项：1.基于TransUNet的甲状腺结节超声图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：接收甲状腺结节超声图像进行预处理，并将图像数据划分为训练集、验证集和测试集；构建以TransUNet模型网络为基础的改进分割模型，改进分割模型中包括CNN-SETrans编码器、解码器及跳跃连接，在跳跃连接中引入Ghost模块，以补偿长距离传输过程中图像特征的损失；在改进分割模型的输出端引入轻量级边界细化模块用于进一步细化边缘；利用训练集对上述改进分割模型进行训练，以总体损失函数最小化为改进分割模型优化目标函数，并根据验证集对改进分割模型进行参数调整，进行新一轮训练，直至得到符合标准的改进分割模型；采用优化后的改进分割模型对待识别超声图像进行识别和分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 基于TransUNet的甲状腺结节超声图像分割方法及系统
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