公开(公告)号：CN117455906B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311755220.0

申请日：2023-12-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 葛荣骏 ,  口永青 ,  夏聪 ,  孙未雅 ,  张道强 ,  陈阳 ,  刘澄玉

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度交叉融合和边界引导的数字化病理胰腺癌神经分割方法。包括步骤：注释神经，并对神经掩膜做距离变换，在1000um的距离做截断，生成了阴性掩膜和神经掩膜；对全视野数字切片分别在多个分辨率下提取得到对应的不重叠的图像块；将#imgabs0#与设计的轻量级的DSAFormer层交替连接形成新颖的混合编码器网络，得到高分辨率中间特征；构建FCN网络作为辅助分支，得到低分辨率中间特征；构建多尺度双交叉注意力模块融合多尺度及多分辨率信息；使用交叉熵损失和Dice损失的组合损失函数来指导和约束模型的优化。本发明可以对胰腺癌的全视野病理切片图像中的神经实现精准分割。

公开(公告)号：CN117455906A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311755220.0

申请日：2023-12-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 葛荣骏 ,  口永青 ,  夏聪 ,  孙未雅 ,  张道强 ,  陈阳 ,  刘澄玉

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度交叉融合和边界引导的数字化病理胰腺癌神经分割方法。包括步骤：注释神经，并对神经掩膜做距离变换，在1000um的距离做截断，生成了阴性掩膜和神经掩膜；对全视野数字切片分别在多个分辨率下提取得到对应的不重叠的图像块；将 与设计的轻量级的DSAFormer层交替连接形成新颖的混合编码器网络，得到高分辨率中间特征；构建FCN网络作为辅助分支，得到低分辨率中间特征；构建多尺度双交叉注意力模块融合多尺度及多分辨率信息；使用交叉熵损失和Dice损失的组合损失函数来指导和约束模型的优化。本发明可以对胰腺癌的全视野病理切片图像中的神经实现精准分割。