公开(公告)号：CN118230078B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410656208.2

申请日：2024-05-24

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 喻莉 ,  胡禹仁 ,  闫增强

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开了一种脑出血分类模型建立方法及脑出血区域分割方法，属于医学图像分割领域，模型建立方法包括：收集包含分类标签的脑部图像集后，对基于多头自注意力的分类网络进行训练，每次训练时，执行一次擦除再激活过程，并且以分类结果与分类标签间的差异最小化，擦除前、后的前景区域差距最小化，以及前景区域和背景区域间的差距最大化为训练目标，对分类网络的参数进行迭代更新。分割方法包括：将待检测脑部图像划分并向量化后，输入分类网络，收集注意力层输出的注意力矩阵，并通过类激活图技术将其可视化为类激活图，二值化为分割图。本发明能够仅利用图像级分类标签实现对整个出血区域的有效识别，提高脑出血区域的分割精度。

公开(公告)号：CN118230078A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410656208.2

申请日：2024-05-24

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 喻莉 ,  胡禹仁 ,  闫增强

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开了一种脑出血分类模型建立方法及脑出血区域分割方法，属于医学图像分割领域，模型建立方法包括：收集包含分类标签的脑部图像集后，对基于多头自注意力的分类网络进行训练，每次训练时，执行一次擦除再激活过程，并且以分类结果与分类标签间的差异最小化，擦除前、后的前景区域差距最小化，以及前景区域和背景区域间的差距最大化为训练目标，对分类网络的参数进行迭代更新。分割方法包括：将待检测脑部图像划分并向量化后，输入分类网络，收集注意力层输出的注意力矩阵，并通过类激活图技术将其可视化为类激活图，二值化为分割图。本发明能够仅利用图像级分类标签实现对整个出血区域的有效识别，提高脑出血区域的分割精度。