一种用于医学图像的自适应神经网络分割模型构建方法
基本信息
| 申请号 | CN202210200307.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693689A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693689A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06T7/10（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 夏勇;陈亚鑫 | 申请（专利权）人 | 西北工业大学 |
| 代理机构 | 西安凯多思知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 710072陕西省西安市友谊西路127号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种用于医学图像的自适应神经网络分割模型构建方法，首先构建金字塔性的基础模型，基础模型中包含多个特征处理单元，特征处理单元之间通过直接连接或跳跃连接实现数据流；特征处理单元的结构相同，由一个卷积模块和一个辅助指示函数构成；采用数据集对基础模型进行训练，输入的数据经过基础模型中的各个特征处理单元，按照辅助指示函数的输出对特征处理单元进行去除或保留，得到最终的分割模型。该模型能够对于不同数据集搜索得到适应于该任务的模型结构，不仅大大降低了模型复杂度，而且显著的提高了分割精度。 |
