基本信息:
- 专利标题： 一种基于多尺度特征融合的脑肿瘤分割方法
- 申请号：CN202510049240.9 申请日：2025-01-13
- 公开(公告)号：CN119887791A 公开(公告)日：2025-04-25
- 发明人： 沈建国 , 潘狄超 , 龚凯杰
- 申请人： 浙江师范大学
- 申请人地址： 浙江省金华市迎宾大道688号
- 专利权人： 浙江师范大学
- 当前专利权人： 浙江师范大学
- 当前专利权人地址： 浙江省金华市迎宾大道688号
- 代理机构： 浙江新篇律师事务所
- 代理人： 李旻
- 主分类号： G06T7/10
- IPC分类号： G06T7/10 ; G06V10/26 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06V10/25 ; G06N3/0455 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多尺度特征融合的脑肿瘤分割方法，所述方法包括S1、数据获取与预处理；S2、构建基于多尺度特征融合和Transformer的脑肿瘤分割模型；S3、定义交叉熵损失函数，并对改进后的Unet模型进行训练，同时保存训练中最优的模型权重以进行预测；S4、使用最优模型进行预测，保存预测结果，并进行在线验证，同时计算评价指标，最后进行结果对比。本发明提高了MRI脑肿瘤图像的分割精度，改善了传统分割方法在长距离建模上的弱势，对于特征的识别更加准确。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06T | 一般的图像数据处理或产生 |
| ------G06T7/00 | 图像分析，例如从位像到非位像 |
| --------G06T7/10 | .分割；边缘检测 |