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摘要：本发明公开了一种基于横切面和大核分组注意力机制的2.5D肝脏及肿瘤分割方法，本方法涉及深度学习和医学图像处理领域，包括：数据处理与制作和分割预测可视化网络。所述数据首先将公开的3D腹部医学数据集进行阈值截取和归一化操作，然后确定包含病灶的切片，将不包含肝脏和肿瘤的切片去除，再将切片进行标准化裁剪，将三张连续的切片叠加在一起，处理掩膜切片，将原始图像和掩膜处理为.npy格式的数据集。将2.5D图像载入分割模型进行训练，训练完成后生成适合肝脏肿瘤分割的最优权重，用来肝脏和肿瘤的专项分割。本发明针对肝脏和肿瘤的分割提出的横切面和大核分组注意力网络，解决了由于肝脏及肿瘤的复杂性，导致肝脏与肝脏肿瘤的分割容易受其他部位如肾脏等因素的干扰的问题，提出的多尺度卷积模块，解决了一般网络无法捕捉肝脏和肿瘤的全局和局部信息，提升分割效率并提高分割精度，针对相比于现有网络，具有一定的先进性。
主权项：1.基于横切面和大核分组注意力机制的2.5D肝脏及肿瘤分割方法，其特征在于，包括：S11：将3D腹部医学图像数据集进行预处理，包括阈值截取和归一化；S12：确定包含病灶的范围，保留只包含肝脏和肿瘤的切片；S13:将切片进行标准化裁剪，将三张连续的切片叠加在一起，处理掩膜切片；S14：提出了一种新的网络框架：CLM-Net。S15：将待分割测试的肝脏和肝脏肿瘤分割图像传输分割模型中进行分割，获得肝脏和肝脏肿瘤分割结果。
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百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于横切面和大核分组注意力机制的2.5D肝脏及肿瘤分割方法
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