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一种基于LUnetr模型的可变心脏MRI分割方法
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LUnetr模型的可变心脏MRI分割方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311599251.1 |
| 申请日 | 2023/11/28 |
| 公告号 | CN117649523A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| 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 | 刘瑞霞; 胡慧称; 舒明雷; 陈长芳; 徐鹏摇 |
| 地址 | 山东省济南市长清区大学路3501号; 山东省济南市科院路19号 |
摘要文本
一种基于LUnetr模型的可变心脏MRI分割方法，涉及医学图像分割技术领域，通过对ACDC数据集中的数据进行预处理，将预处理后的数据集通过编码器中的MBConv模块以及pooling‑style模块得到特征图。然后将该特征图输入到解码器中，将LUnetr Block模块加入到解码器中，可以从全局和局部两个分支进行提取特征，充分利用融合特征中的有用信息，来确保对每个图像进行精准的分割，得到最终分割图像。科学有效的增强提取特征的效果，充分利用全局特征和局部特征相结合的方法来处理特征提取问题，提高了心脏图像分割的精准性以及高效性。
专利主权项内容
1.一种基于LUnetr模型的可变心脏MRI分割方法，其特征在于，包括：a)获取J张心脏MRI图像数据，得到MRI图像数据集X，X＝{X, X, ..., X, ..., X}，其中X为第i张MRI图像，i∈{1, ..., J}；12iJib)对MRI图像数据集X行预处理，得到预处理后的MRI图像数据集X′，X′＝{X′, X′, ..., X′, ..., X′}，其中X′为预处理后的第i张MRI图像；12iJic)将预处理后的MRI图像数据集X′划分为训练集、验证集、测试集；d)建立分割网络模型，分割网络模型由编码器、解码器构成；e)将训练集中预处理后的第i张MRI图像X′输入到分割网络模型的编码器中，输出得到特征图Fm′；i5-if)将特征图Fm′输入到分割网络模型的解码器中，输出得到分割图像Yn；5-i0-ig)对分割网络模型进行训练，得到优化后的分割网络模型；h)将测试集中第i张MRI图像X输入到优化后的分割网络模型中，输出得到分割图像Y′n。i0-i