公开(公告)号：CN113674291B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202110935123.4

申请日：2021-08-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 崔灵果 ,  徐佩怡 ,  柴森春 ,  王昭洋 ,  朱恩军

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种全类型主动脉夹层真假腔图像分割方法及系统，利用基于注意力机制的分割网络模型对待分割真假腔图像进行分割，将得到的掩膜图映射到所述待分割真假腔图像中，得到分割结果。在训练分割网络模型的过程中，对主动脉区域及真腔和假腔进行标注，利用3D卷积提取真假腔数据的主动脉夹层空间相关性，并利用混合注意力模块作为基本单元进行上下采样对所述真假腔数据施加权重，通过指数函数归一化完成每一像素值类别的预测，其在保证分割精度的前提下解决了现有技术中的非全自动化问题，并且提出使用基于注意力机制的主动脉夹层真假腔分割神经网络模型，使模型对于真假腔的区别更加敏感，从而提高了模型的精度。

公开(公告)号：CN113674291A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202110935123.4

申请日：2021-08-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 崔灵果 ,  徐佩怡 ,  柴森春 ,  王昭洋 ,  朱恩军

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种全类型主动脉夹层真假腔图像分割方法及系统，利用基于注意力机制的分割网络模型对待分割真假腔图像进行分割，将得到的掩膜图映射到所述待分割真假腔图像中，得到分割结果。在训练分割网络模型的过程中，对主动脉区域及真腔和假腔进行标注，利用3D卷积提取真假腔数据的主动脉夹层空间相关性，并利用混合注意力模块作为基本单元进行上下采样对所述真假腔数据施加权重，通过指数函数归一化完成每一像素值类别的预测，其在保证分割精度的前提下解决了现有技术中的非全自动化问题，并且提出使用基于注意力机制的主动脉夹层真假腔分割神经网络模型，使模型对于真假腔的区别更加敏感，从而提高了模型的精度。