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摘要：本发明公布了一种基于多模态MRI图像的肌肉分割模型方法，属于医学图像分割技术领域。本发明集中所有MRI数据的物理信息，每例MRI数据通过编码器生成FAT模态和WATER模态图像特征，再通过注意力机制子模块整合两个模态的信息，最后通过解码模块生成肌肉分割的结果，再将该结果和真实标注进行比对，通过反向传播的方式训练模型，得到训练好的基于多模态MRI图像的肌肉分割模型。本发明在多模态的情况下，充分利用各个模态之间的互补性，深入挖掘图像的结构信息和语义信息，提高肌肉分割的准确率和稳定性。
主权项：1.一种基于多模态MRI图像的肌肉分割模型方法，其特征在于，具体步骤包括：A.遍历整个数据集的每一张MRI图像，解析MRI图像的物理信息；B.采用两个结构一致参数不共享的编码器分别编码一对MRI图像，它们分别来自FAT模态和WATER模态，得到两个模态的多个中间特征；C.采用注意力机制子模块拼接上述两个模态的中间特征，得到整合后的多模态特征；D.通过解码器生成肌肉分割的结果，将该结果和真实标注进行比对，通过反向传播的方式训练模型，得到训练好的基于多模态MRI图像的肌肉分割模型，其中计算得到损失函数： 其中，表示预测的分割结果在位置i，j，k的取值，表示金标准人工标注结果在位置i，j，k的取值，δx，y是一个判断函数，当x和y数值一致时，δx，y取值为1，否则为0；该损失函数衡量了模型分割结果和真实标注结果之间的一致程度，两者一致程度越高，该损失函数的取值低，模型的训练目标就是最小化该损失函数的值。
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百度查询： 北京大学 一种基于多模态MRI图像的肌肉分割模型方法
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