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公开(公告)号：CN119444779A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510032486.5
申请日：2025-01-09
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，包括：S1、收集医学超声图像，并进行数据预处理，作为数据集；S2、使用数据集训练多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型，得到训练好的多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型；S3、将待小目标分割的医学超声图像输入训练好的多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型，得到小目标分割结果，本申请提升了目前小目标超声图像的分割精度，在跳跃连接中，利用门控信号与多尺度卷积扩张特征尺度，再利用SE模块与多尺度通道注意力模块进行粗粒度与细粒度通道处理的方法，提供了多尺度特征融合加权的方案。
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公开(公告)号：CN119444779B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510032486.5
申请日：2025-01-09
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，包括：S1、收集医学超声图像，并进行数据预处理，作为数据集；S2、使用数据集训练多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型，得到训练好的多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型；S3、将待小目标分割的医学超声图像输入训练好的多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型，得到小目标分割结果，本申请提升了目前小目标超声图像的分割精度，在跳跃连接中，利用门控信号与多尺度卷积扩张特征尺度，再利用SE模块与多尺度通道注意力模块进行粗粒度与细粒度通道处理的方法，提供了多尺度特征融合加权的方案。
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公开(公告)号：CN117252890A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311301792.1
申请日：2023-10-09
Applicant: 攀枝花市中西医结合医院 , 成都信息工程大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了颈动脉斑块分割方法、装置、设备及介质，涉及颈动脉斑块分割领域，其技术方案要点是：将待处理超声图像输入至预先训练好的颈动脉斑块分割模型，输出分割出斑块区域的颈动脉超声图像；其中颈动脉斑块分割模型是由特征提取器和上下文感知分类生成器构成的，特征提取器用于提取待处理超声图像的上下文语义信息，上下文感知分类生成器用于根据所述上下文语义信息和待处理超声图像的斑块特性构建不同斑块形状的分类器，基于不同斑块形状的分类器完成对斑块区域的分割。本发明提高了不同斑块形状的斑块区域的分割效果。
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公开(公告)号：CN116012303A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211591655.1
申请日：2022-12-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于自监督的类器官的异常检测方法，首先通过泊松融合构造用于训练的数据集，然后对优化后的神经网络进行训练，最后通过训练的模型来检测类器官图像中是否包含异常区域，如果包含异常区域则做出提示。本发明使用电脑代替人工的方式，实现培养皿的实时监测，在出现问题的早期就可以发现并及时处理，能够对类器官培养起到极大的辅助作用，并通过将网络优化为exception结构和添加注意力机制，极大的提升了类器官异常检测的精度。
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