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公开(公告)号：CN114565624A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210207797.7
申请日：2022-03-04
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多期立体图元生成器的肝脏病灶分割的图像处理方法，利用多期信息和立体信息将多期CT序列特征编码成若干图元，将这些图元输入到Transformer模型中学习跨期特征。具体地，首先提取图像特征，利用CNN提取多期CT序列的特征；然后利用多期立体图元生成器为每一层CT图像生成多期立体图元；接着将所有CT图像的图元拼接起来输入到Transformer中学习多期特征；最后利用解码器将多期特征还原为最终分割。本发明基于多期立体图元生成器将非对齐多期CT序列编码为若干图元，不仅显著提高了肝脏病灶分割的准确度，还降低了显存使用消耗。
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公开(公告)号：CN114627129B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210141626.9
申请日：2022-02-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于非对齐多期CT的肝脏病灶分割的图像处理方法，首先利用3D区域对齐模块将多个期的CT对齐后得到多期特征，然后利用残差立体注意力模块从多期特征中提取出多期立体特征，从而实现多期上下文和立体上下文的结合。具体地，首先，利用CNN针对目标层CT及其多期立体上下文提取特征；然后，利用3D区域对齐模块将多期上下文对齐，产生多期特征；接着，利用残差立体注意力模块从多期特征中提取出多期立体特征；最后，利用解码器将多期立体特征还原为最终分割。本发明针对非对齐多期CT提取同时具有多期信息和立体信息的特征提高肝脏病灶分割的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114861802A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210522739.3
申请日：2022-05-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供一种医学图像分割模型的训练方法、介质及电子设备。所述方法包括：对所述医学图像分割模型进行第一阶段的训练，其中，所述第一阶段的训练包括多轮训练；对所述医学图像分割模型进行第二阶段的训练，以完成对所述医学图像分割模型的训练，其中，所述第二阶段的训练包括多轮训练。所述方法可以直接利用所述普通样本和所述困难样本完成对所述医学图像分割模型的训练。
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公开(公告)号：CN114565624B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210207797.7
申请日：2022-03-04
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多期立体图元生成器的肝脏病灶分割的图像处理方法，利用多期信息和立体信息将多期CT序列特征编码成若干图元，将这些图元输入到Transformer模型中学习跨期特征。具体地，首先提取图像特征，利用CNN提取多期CT序列的特征；然后利用多期立体图元生成器为每一层CT图像生成多期立体图元；接着将所有CT图像的图元拼接起来输入到Transformer中学习多期特征；最后利用解码器将多期特征还原为最终分割。本发明基于多期立体图元生成器将非对齐多期CT序列编码为若干图元，不仅显著提高了肝脏病灶分割的准确度，还降低了显存使用消耗。
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公开(公告)号：CN114529551A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210027477.3
申请日：2022-01-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种面向CT图像分割的知识蒸馏方法，该方法首先提取特征图对，对同一份待分割的输入CT图像，从学生模型和教师模型中提取尺寸相同的特征图对；然后计算蒸馏损失，对特征图对中的各语义区域代表特征之间计算相似度，将学生模型和教师模型的相似度差值作为蒸馏损失；最后指导训练，将蒸馏损失和原本学生模型的分割任务损失回传给学生模型，更新学生模型的网络参数完成训练。本发明知识蒸馏方法专为医学CT图像设计，在不影响轻量级分割网络的运行效率的基础上，大大提高了其分割效果；使得轻量级模型在实际应用场景中可以替代重量级模型运行；通用性强，使用方便。
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公开(公告)号：CN114627129A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210141626.9
申请日：2022-02-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种用于非对齐多期CT的肝脏病灶分割的图像处理方法，首先利用3D区域对齐模块将多个期的CT对齐后得到多期特征，然后利用残差立体注意力模块从多期特征中提取出多期立体特征，从而实现多期上下文和立体上下文的结合。具体地，首先，利用CNN针对目标层CT及其多期立体上下文提取特征；然后，利用3D区域对齐模块将多期上下文对齐，产生多期特征；接着，利用残差立体注意力模块从多期特征中提取出多期立体特征；最后，利用解码器将多期立体特征还原为最终分割。本发明针对非对齐多期CT提取同时具有多期信息和立体信息的特征提高肝脏病灶分割的准确度。
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公开(公告)号：CN114549546A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210063487.2
申请日：2022-01-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种基于骨骼信息的肝分割边界提取方法，包括：通过图像处理提取CT图像中的骨骼信息；利用形态学操作和解剖学知识去噪完整分割骨骼；利用统计学方法根据骨骼信息提取肝脏分割纵向边界；利用图像处理技术骨骼信息提取肝脏分割横向边界。本发明有助于辅助肝分割算法，可用于减少腹壁以外肝区的误识率，减少肝脏分割算法的处理时间。
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