基于多尺度融合网络的三维超声甲状腺分割方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202110202637.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112967300A | 公开（公告）日 | 2021-06-15 |
| 申请公布号 | CN112967300A | 申请公布日 | 2021-06-15 |
| 分类号 | G06T7/12（2017.01）I;G06T7/181（2017.01）I;G06T3/40（2006.01）I;G06T5/50（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨峰 | 申请（专利权）人 | 艾瑞迈迪医疗科技（北京）有限公司 |
| 代理机构 | 北京市中闻律师事务所 | 代理人 | 冯梦洪 |
| 地址 | 100081北京市海淀区中关村南大街海淀科技大厦0810 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 基于多尺度融合网络的三维超声甲状腺分割方法及装置，能够准确分割异质器官结构的边缘，避免最终分割结果依赖于距离图预测的中间结果，兼顾利用多层级语义信息并保持较小的计算量，能够准确地分割三维甲状腺，达到非常好的效果。方法包括：（1）让网络学习去预测边界距离图，以便分割异质器官结构的边缘；（2）采用深监督的方式对网络增加约束指导训练，以避免最终分割结果依赖于距离图预测的中间结果；（3）在多尺度使用CBAM注意力模块来关注边缘距离信息；（4）采用空洞卷积的密集融合模块对各层概率图进行融合，逐步细化输出概率图，产生各层的最终结果。 |
