公开(公告)号：CN112967295A

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202110258693.4

申请日：2021-03-10

Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 ,  哈尔滨医科大学附属第二医院

Inventor： 吕宁 ,  邓延璐 ,  于妍妍 ,  邱维宝 ,  田家玮 ,  郑海荣

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提供了一种基于残差网络和注意力机制的图像处理方法及系统，方法包括：获取输入图像，输入图像包括第一图像和第二图像；根据第二图像对第一图像进行预处理，获取第一目标图像，基于第一目标图像获取第一标注图像；根据第一标注图像和第一目标图像对预设分割网络进行训练，获取第一分割网络，第一分割网络是包括具有残差网络和注意力机制的编码解码结构；通过第一分割网络对第一目标图像进行处理，获取输出图像。该方法基于深度学习技术对医学图像进行图像分割处理，恢复出高分辨率二值图像，能够得到更精确的分割结果，且计算效率更高，错误率更小，避免了人为因素干扰，为后续疾病的诊断和治疗提供精确的分割和定位依据。

公开(公告)号：CN112967295B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202110258693.4

申请日：2021-03-10

Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 ,  哈尔滨医科大学附属第二医院

Inventor： 吕宁 ,  邓延璐 ,  于妍妍 ,  邱维宝 ,  田家玮 ,  郑海荣

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提供了一种基于残差网络和注意力机制的图像处理方法及系统，方法包括：获取输入图像，输入图像包括第一图像和第二图像；根据第二图像对第一图像进行预处理，获取第一目标图像，基于第一目标图像获取第一标注图像；根据第一标注图像和第一目标图像对预设分割网络进行训练，获取第一分割网络，第一分割网络是包括具有残差网络和注意力机制的编码解码结构；通过第一分割网络对第一目标图像进行处理，获取输出图像。该方法基于深度学习技术对医学图像进行图像分割处理，恢复出高分辨率二值图像，能够得到更精确的分割结果，且计算效率更高，错误率更小，避免了人为因素干扰，为后续疾病的诊断和治疗提供精确的分割和定位依据。