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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶郵電大學(xué)申請的專利基于多軸面特征融合二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114581453B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210251549.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/00；該發(fā)明授權(quán)基于多軸面特征融合二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法是由劉玲慧;郝向輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多軸面特征融合二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于多軸面特征融合二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，屬于圖像處理領(lǐng)域。該方法包括：對訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度歸一化處理和分塊隨機(jī)取樣；搭建多軸面特征融合網(wǎng)絡(luò)模型；將同一圖像塊分別沿X軸和Y軸旋轉(zhuǎn)90°，得到同一區(qū)域的三個(gè)輸入圖像塊，對三個(gè)圖像塊進(jìn)行切片，然后輸入對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)分支進(jìn)行特征融合；在上采樣的最后一次雙線性插值操作后進(jìn)行概率圖融合；在三個(gè)分支的最后一次卷積操作后，將三個(gè)概率圖進(jìn)行平均求值，再經(jīng)過激活函數(shù)得到最終的分割結(jié)果圖。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)對圖像空間特征的充分利用，使得分割結(jié)果更加精準(zhǔn)。

本發(fā)明授權(quán)基于多軸面特征融合二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多軸面特征融合二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，其特征在于，該方法具體包括以下步驟：S1：對訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度歸一化處理，然后進(jìn)行分塊隨機(jī)取樣；S2：搭建多軸面特征融合網(wǎng)絡(luò)模型，模型包括三個(gè)U型的網(wǎng)絡(luò)分支；每個(gè)網(wǎng)絡(luò)分支的結(jié)構(gòu)包括一個(gè)下采樣路徑和一個(gè)上采樣路徑；下采樣路徑和上采樣路徑各包含一個(gè)多軸面特征融合模塊；多軸面特征融合模塊由同一層級的特征圖構(gòu)成，由于三個(gè)分支網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像軸面不同，在融合之前需要將特征圖先分別旋轉(zhuǎn)到待融合相同軸面，然后進(jìn)行融合；所述下采樣路徑采用殘差瓶頸模塊提取特征；所述上采樣路徑包括三次上采樣和殘差瓶頸模塊；S3：將同一圖像塊分別沿X軸和Y軸旋轉(zhuǎn)90°，得到同一區(qū)域的三個(gè)輸入圖像塊，對三個(gè)圖像塊進(jìn)行切片；S4：分別將步驟S3得到的三個(gè)圖像塊切片輸入對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)分支，三個(gè)網(wǎng)絡(luò)分支的第一個(gè)池化操作前進(jìn)行特征圖融合，分別將兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)分支的特征圖旋轉(zhuǎn)到待融合分支輸入圖像塊一致的軸面，然后進(jìn)行特征融合；S5：在上采樣的最后一次雙線性插值操作后進(jìn)行與步驟S4一致的概率圖融合；S6：在三個(gè)分支的最后一次卷積操作后，將三個(gè)概率圖進(jìn)行平均求值，再經(jīng)過激活函數(shù)得到最終的分割結(jié)果圖；S7：對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)參，將驗(yàn)證數(shù)據(jù)效果最好的模型進(jìn)行保存，并對每一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，經(jīng)過多次交叉驗(yàn)證取最優(yōu)模型。

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