公开(公告)号：CN113936011B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202111225135.4

申请日：2021-10-21

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 姜丽红 ,  王崇宇 ,  姜美羡 ,  蔡鸿明 ,  孙焱 ,  徐博艺

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/194 ,  G06T5/70 ,  G06T17/00 ,  G06T1/00 ,  G06V10/46 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于注意力机制的CT影像肺叶图像分割系统，包括：前景预处理模块、显著性特征分析模块、形态特征提取模块、分割重建模块以及I/O管理模块，本发明通过显著性区域分割网络提取与肺裂区域相关的图像显著性特征，由此实现肺裂特征空间的定位，该网络基于注意力机制实现高低层语义特征的融合，从而降低模型对无关特征的关注程度，提升肺裂图像检测效率的同时，将三维方向信息与显著性特征融入DoS(Derivative ofStick，窄条微分)滤波过程，以此指导肺裂形态特征的提取，提升肺叶图像分割的准确性。

公开(公告)号：CN113936011A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111225135.4

申请日：2021-10-21

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 姜丽红 ,  王崇宇 ,  姜美羡 ,  蔡鸿明 ,  孙焱 ,  徐博艺

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/194 ,  G06T5/00 ,  G06T17/00 ,  G06T1/00 ,  G06V10/46 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于注意力机制的CT影像肺叶图像分割系统，包括：前景预处理模块、显著性特征分析模块、形态特征提取模块、分割重建模块以及I/O管理模块，本发明通过显著性区域分割网络提取与肺裂区域相关的图像显著性特征，由此实现肺裂特征空间的定位，该网络基于注意力机制实现高低层语义特征的融合，从而降低模型对无关特征的关注程度，提升肺裂图像检测效率的同时，将三维方向信息与显著性特征融入DoS(Derivative ofStick，窄条微分)滤波过程，以此指导肺裂形态特征的提取，提升肺叶图像分割的准确性。