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申请/专利权人：首都医科大学附属北京世纪坛医院;中国铁道科学研究院集团有限公司节能环保劳卫研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司

摘要：本发明提供了一种基于Transformer的高原肺水肿胸片病灶的分割方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本和目标图像；对所述训练样本进行预处理，生成标注后的训练样本；构建U型全卷积神经网络分割模型；将所述标注后的训练样本对所述神经网络分割模型进行训练，生成训练后的神经网络分割模型；将所述目标图像输入所述训练后的分割模型进行处理，输出目标病例；将所述目标图像加入所述训练样本集，以供所述神经网络分割模型进行更新。采用Transformer网络对胸片图像进行特征提取和病灶分割，能够有效地解决现有技术中存在的分割精度不高、无法准确识别病灶区域等问题。

主权项：1.一种基于Transformer的高原肺水肿胸片病灶的分割方法，其特征在于，包括：获取训练样本和目标图像；对所述训练样本进行预处理，生成标注后的训练样本；构建U型全卷积神经网络分割模型，其中，所述U型全卷积神经网络分割模型包括上采样模型、下采样模型，所述上采样模型和所述下采样模型通过SkipConnection连接层进行连接，所述下采样模型为SwinTransformer深度学习模型，所述上采样模型为DenseNet卷积神经网络模型；将所述标注后的训练样本对所述神经网络分割模型进行训练，生成训练后的神经网络分割模型；将所述目标图像输入所述训练后的分割模型进行处理，输出目标病例，其中，所述目标病例包括高原肺水肿病灶的分割结果；所述将所述目标图像输入所述训练后的分割模型进行处理，输出目标病例，包括：对所述目标图像进行灰度化处理，生成目标色彩图像；对所述目标色彩图像进行图像归一化处理，生成预设尺寸大小的色彩图像；对所述色彩图像进行切片处理，依次生成三张连续的切片图像；对所述切片图片进行处理，生成三通道图像；将所述三通道图像输入所述训练后的分割模型进行处理，输出目标病例；所述对所述色彩图像进行切片处理，依次生成三张连续的切片图像，包括：基于预设色彩划分规则对所述色彩图像进行处理，生成包含不同分类号的第一色彩图像；基于所述分类号对所述第一色彩图像进行划分，生成若干初始切片图像；基于目标分割模型对所述初始切片图像进行预处理，生成预处理后的切片图像；基于预设双线性插值对所述预处理后的切片图像进行处理，生成若干预设尺寸大小的切片图像；将所述目标图像加入所述训练样本集，以供所述神经网络分割模型进行更新；所述上采样模型和所述下采样模型通过SkipConnection连接层进行连接，包括：所述SwinTransformer深度学习模型的输出端通过所述SkipConnection连接层和底部特征层连接到所述DenseNet卷积神经网络模型的输入端；所述DenseNet卷积神经网络模型的输出端通过上采样进行尺寸放大处理，生成预处理后的模型特征；所述预处理后的模型特征与所述SkipConnection连接层进行连接；所述对所述色彩图像进行切片处理，依次生成三张连续的切片图像，还包括：获取预设尺寸值对所述色彩图像进行处理，生成预设尺寸的全景图像；对所述全景图像进行多层切片处理，生成不同深度等级的多个切片图像组；基于时间顺序或属性信息对所述切片图像组进行处理，生成若干切片图像。

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