公开(公告)号：CN115761224A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211332313.8

申请日：2022-10-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 史天意 ,  杨欣 ,  丁小洹 ,  潘峰 ,  闫增强 ,  白翔

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统，包括特征编码模块、无监督亲和力特征增强解码模块，和有监督多尺度亲和力特征增强解码模块，通过有监督多尺度和无监督亲和力特征增强解码模块同时显式与隐式地提取亲和力场，建立不同尺度特征之间的语义关系，编码局部空间几何结构，进行分割特征的增强，统一地增强血管分割的像素级精度与拓扑完整性以及鲁棒性。本发明提供了一个端到端训练的基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统。相比传统血管分割方法以及现有许多基于深度学习的血管分割系统，本发明同时进行了像素特征的优化，拓扑结构的约束以及通过建立像素特征和特征之间的语义联系获得更好的对比度鲁棒性。