一种基于边缘特征增强的心脏MRI图像分割方法
摘要文本
一种基于边缘特征增强的心脏MRI图像分割方法，涉及图像分割技术领域，设计了特征复用模块和卷积块同时进行编码提取输入特征图不同的特征，这样可以实现更好的特征复用、信息融合、上下文理解以及参数共享等优势，设计了U型网络架构实现心脏MRI图像分割。设计了边缘特征增强模块可以提供重要的形状和结构信息，能够帮助准确地分割心脏图像，提高分割效果和准确性，提出了多尺度特征提取加权卷积提高了分割的准确性、鲁棒性和适应性，能够更好地处理多尺度信息和尺度不匹配问题，从而改善心脏图像分割的结果。本网络更加注重边缘信息特征和多尺度信息的提取，通过本网络结构的设计提高了分割的精度。 （来自 专利查询网）
申请人信息
- 申请人:齐鲁工业大学(山东省科学院); 山东省人工智能研究院
- 申请人地址:250353 山东省济南市西部新城大学科技园
- 发明人: 齐鲁工业大学(山东省科学院); 山东省人工智能研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于边缘特征增强的心脏MRI图像分割方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311648278.5 |
| 申请日 | 2023/12/5 |
| 公告号 | CN117635942A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G06V10/26 |
| 权利人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院); 山东省人工智能研究院 |
| 发明人 | 陈长芳; 刘亚鑫; 舒明雷; 孔祥龙; 刘照阳; 朱喆 |
| 地址 | 山东省济南市长清区大学路3501号齐鲁工业大学; 山东省济南市科院路19号 |
专利主权项内容
1.一种基于边缘特征增强的心脏MRI图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：a)获取N个心脏MRI图像数据，得到心脏MRI图像数据集S，S＝{S, S, …, S, ..., S}，S为第i个心脏MRI图像数据，i∈{1, ..., N}；12iNib)将第i个心脏MRI图像数据S进行预处理，得到预处理后的第i个心脏MRI图像数据T，预处理后的心脏MRI图像数据集为T，T＝{T, T, ..., T, ..., T}；ii12iNc)将预处理后的心脏MRI图像数据集T划分为训练集、验证集、测试集，将训练集中的各个预处理后的心脏MRI图像数据沿Z轴切片，得到X个切片图像，第i个切片图像为F，i∈{1, ..., X}，将测试集中的各个预处理后的图像沿Z轴切片，得到Y个切片图像，第j个切片图像为F，j∈{1, ..., Y}；ijd)建立U型分割网络模型，U型分割网络模型由编码器、解码器构成；e)U型分割网络模型的编码器由第一分支、第二分支、拼接模块SM构成，将训练集中的第i个切片图像为F输入到编码器的第一分支中，输出得到特征图训练集中的第i个切片图像为F输入到编码器的第二分支中，输出得到特征图/>将特征图/>和特征图/>输入到编码器的拼接模块SM中，输出得到特征图F；iic1f)将特征图F输入到U型分割网络模型的解码器中，输出得到分割图像F；c1c9g)训练U型分割网络模型，得到优化后的U型分割网络模型；h)将测试集中第j个切片图像F输入到优化后的U型分割网络模型中，得到分割图像F′。jc9 来自马克数据网