一种基于共享通道注意力机制的心脏MRI分割方法
摘要文本
一种基于共享通道注意力机制的心脏MRI分割方法，涉及图像分割技术领域，设计了卷积块和共享通道注意力块融合的编‑解码器结构，并基于U型架构构建心脏MRI分割网络模型，共享通道注意力块能够提升模型对特定特征信息的权重，减少特征的冗余，改善网络的特征融合，提高其分割的准确性。为了更好地融合利用使网络中用来起分割作用的浅层特征和用来定位的深层特征，将跳跃连接融合的特征输入完全注意力门控块进行像素级别的特征提取，更突出感受野内的主要特征，更好地学习网络特征，优化模型输出，改善分割结果。
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 | 一种基于共享通道注意力机制的心脏MRI分割方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311620442.1 |
| 申请日 | 2023/11/30 |
| 公告号 | CN117593274A |
| 公开日 | 2024/2/23 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 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; 李嘉柠; 舒明雷; 周书旺; 高天雷; 徐鹏摇 |
| 地址 | 山东省济南市西部新城大学科技园; 山东省济南市科院路19号 |
专利主权项内容
1.一种基于共享通道注意力机制的心脏MRI分割方法，其特征在于，包括如下步骤：a)收集N个心脏MRI图像数据，得到心脏MRI图像数据集C，C＝{C, C, ..., C, ..., C}，C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C进行预处理，得到预处理后的第i个心脏MRI图像数据L，预处理后的心脏MRI图像数据集为L，L＝{L, L, ..., L, ..., L}；ii12iNc)将预处理后的心脏MRI图像数据集L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)建立分割网络模型，分割网络模型由编码器、解码器构成；e)将训练集中第i个切片图像F输入到分割网络模型的编码器中，输出得到特征图if)将特征图输入到分割网络模型的解码器中，通过跳跃连接进行特征提取，得到分割图像/>g)通过损失函数L训练分割网络模型，得到优化后的分割网络模型；lossh)将测试集中第j个切片图像F输入到优化后的分割网络模型中，得到分割图像j