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公开(公告)号：CN116051837A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310012122.1
申请日：2023-01-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的肾穿刺图像多类肾小球自动分割方法，包括如下步骤：步骤1.肾穿刺图像的预处理；步骤2.模型训练，编码器部分；步骤3.结论融合；步骤4.模型测试。本发明在编码器和解码器中分别使用了Transform模块与VGG模块，能够在较大的尺度上处理肾小球的完整上下文信息的同时，保证肾小球轮廓分割的准确度，将传统技术中的语义分割流程划分为分割分支与分类分支，保证了同一肾小球分割结果的统一性与完整性。
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