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公开(公告)号：CN114155251A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111483251.6
申请日：2021-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种新的上下文感知卷积神经网络的全脑三维解剖结构分割方法。该方法在卷积神经网络的卷积模块后串联一个全新的双重注意力模块。该模块通过卷积自动学习通道和空间注意力权重并分别对输入的卷积特征进行加权，再通过卷积自适应融合加权后的卷积特征，以此提高网络的分类性能。此外，本发明将图像中待分割对象所有体素为中心的图像块作为训练数据，通过完全采样充分利用有限的标注数据对其样本分布进行较为完整的学习，以此进一步提高网络的分类性能。本发明提出的方法具有分割精度高、稳定性好的优点。在10个实施例的磁共振脑图像分割中，本方法获得分割结果的平均精度达93.27％，这比当前最先进的DeepNAT方法获得分割结果的平均精度提高了3.790％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109035265A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811125843.9
申请日：2018-09-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 一种新颖的结构脑连接图谱构建方法，脑连接图谱研究是脑功能和脑疾病研究的先导性关键环节，如何构建并验证结构脑连接图谱已成为当前脑科学研究的热点和前沿。最新研究表明，现有结构脑连接图谱的构建方法还存在一些不足：基于模型的假设驱动方法的鲁棒性不高、不依赖于模型的基于脑图谱方法的正确性难以验证、基于数据驱动方法构建的全脑尺度结构脑连接图谱不够精细等。为了克服现有方法的不足，本发明提出了一种新颖且易于验证的方法——采用协同聚类算法同时识别某个特定脑结构的结构子区及其连接脑区，实现了精细化的结构脑连接图谱构建；同时采取不同角度的两种途径验证了结构脑连接图谱的正确性。
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公开(公告)号：CN109102492A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810707734.1
申请日：2018-07-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 一种基于协同聚类的功能磁共振影像脑连接图谱构建方法，脑功能连接图谱研究是脑功能和脑疾病研究的先导性关键环节，如何构建并验证脑功能连接图谱已成为当前脑科学研究的热点和前沿。最新研究表明，现有脑功能连接图谱的构建方法还存在一些不足：基于模型的假设驱动方法的鲁棒性不高、不依赖于模型的基于脑图谱方法的正确性难以验证、基于数据驱动方法构建的全脑尺度脑功能连接图谱不够精细等。为了克服现有方法的不足，本发明提出了一种新颖且易于验证的方法——采用协同聚类算法同时识别某个特定脑结构的功能子区及其连接脑区，实现了精细化的脑功能连接图谱构建；同时采取不同角度的三种途径验证了脑功能连接图谱的正确性。
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公开(公告)号：CN114155251B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111483251.6
申请日：2021-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种新的上下文感知卷积神经网络的全脑三维解剖结构分割方法。该方法在卷积神经网络的卷积模块后串联一个全新的双重注意力模块。该模块通过卷积自动学习通道和空间注意力权重并分别对输入的卷积特征进行加权，再通过卷积自适应融合加权后的卷积特征，以此提高网络的分类性能。此外，本发明将图像中待分割对象所有体素为中心的图像块作为训练数据，通过完全采样充分利用有限的标注数据对其样本分布进行较为完整的学习，以此进一步提高网络的分类性能。本发明提出的方法具有分割精度高、稳定性好的优点。在10个实施例的磁共振脑图像分割中，本方法获得分割结果的平均精度达93.27％，这比当前最先进的DeepNAT方法获得分割结果的平均精度提高了3.790％。
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公开(公告)号：CN109035265B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201811125843.9
申请日：2018-09-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 一种结构脑连接图谱构建方法，脑连接图谱研究是脑功能和脑疾病研究的先导性关键环节，如何构建并验证结构脑连接图谱已成为当前脑科学研究的热点和前沿。最新研究表明，现有结构脑连接图谱的构建方法还存在一些不足：基于模型的假设驱动方法的鲁棒性不高、不依赖于模型的基于脑图谱方法的正确性难以验证、基于数据驱动方法构建的全脑尺度结构脑连接图谱不够精细等。为了克服现有方法的不足，本发明提出了一种新颖且易于验证的方法——采用协同聚类算法同时识别某个特定脑结构的结构子区及其连接脑区，实现了精细化的结构脑连接图谱构建；同时采取不同角度的两种途径验证了结构脑连接图谱的正确性。
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公开(公告)号：CN109102492B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201810707734.1
申请日：2018-07-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 一种基于协同聚类的功能磁共振影像脑连接图谱构建方法，脑功能连接图谱研究是脑功能和脑疾病研究的先导性关键环节，如何构建并验证脑功能连接图谱已成为当前脑科学研究的热点和前沿。最新研究表明，现有脑功能连接图谱的构建方法还存在一些不足：基于模型的假设驱动方法的鲁棒性不高、不依赖于模型的基于脑图谱方法的正确性难以验证、基于数据驱动方法构建的全脑尺度脑功能连接图谱不够精细等。为了克服现有方法的不足，本发明提出了一种新颖且易于验证的方法——采用协同聚类算法同时识别某个特定脑结构的功能子区及其连接脑区，实现了精细化的脑功能连接图谱构建；同时采取不同角度的三种途径验证了脑功能连接图谱的正确性。
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