公开(公告)号：CN117253035B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202311045884.8

申请日：2023-08-18

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 胡凯 ,  罗安 ,  张园 ,  高协平

IPC: G16H50/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供了一种基于极坐标下注意力的单目标医学图像分割方法，其步骤为：对单目标医学图像数据集进行数据预处理操作；对预处理后的样本集进行特征提取；将提取到的特征图应用于极点预测网络以获得极点，并结合预测极点将中特征图转化至极坐标下使用极坐标下注意力分割网络对转化后的特征图进行分割；通过上述过程训练好整体网络模型，将预处理后的测试样本集输入网络中，并转化输出回至笛卡尔系，得到最终的分割结果。本发明创造性地提出了一种基于极坐标下注意力的单目标医学图像分割方法，其充分利用单目标图像为单连通区域的先验知识，将复杂且难以学习的像素级分类问题转化为单个极点的预测和条状注意力的计算问题。

公开(公告)号：CN117253035A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311045884.8

申请日：2023-08-18

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 胡凯 ,  罗安 ,  张园 ,  高协平

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供了一种基于极坐标下注意力的单目标医学图像分割方法，其步骤为：对单目标医学图像数据集进行数据预处理操作；对预处理后的样本集进行特征提取；将提取到的特征图应用于极点预测网络以获得极点，并结合预测极点将中特征图转化至极坐标下使用极坐标下注意力分割网络对转化后的特征图进行分割；通过上述过程训练好整体网络模型，将预处理后的测试样本集输入网络中，并转化输出回至笛卡尔系，得到最终的分割结果。本发明创造性地提出了一种基于极坐标下注意力的单目标医学图像分割方法，其充分利用单目标图像为单连通区域的先验知识，将复杂且难以学习的像素级分类问题转化为单个极点的预测和条状注意力的计算问题。