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南通理工学院杭益柳获国家专利权

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龙图腾网获悉南通理工学院申请的专利基于双特征注意力与残差金字塔的颅脑分割图获取方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118799571B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410762499.3,技术领域涉及:G06V10/26;该发明授权基于双特征注意力与残差金字塔的颅脑分割图获取方法是由杭益柳;张琼;张晖;李莉设计研发完成,并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

基于双特征注意力与残差金字塔的颅脑分割图获取方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于双特征注意力与残差金字塔的颅脑分割图获取方法,在原始U‑Net网络上添加多尺度残差金字塔与双特征注意力机制,形成双特征注意力残差金字塔模型,将颅脑原始图像输入至双特征注意力残差金字塔模型得到颅脑分割图;在原始U‑Net网络每一层的卷积模块后添加一个多尺度残差金字塔模块,多尺度残差金字塔模块能够增强特征提取能力;在原始U‑Net网络的同层图像通道连接部分,增加双特征注意力机制;上采样的过程中需要增大图像尺寸,导致部分特征丢失,使用上层下采样信息与上采样结果进行特征融合,保留原始图像中的颅脑软组织的信息;并结合通道注意力与空间注意力,增强特征信息与位置信息,提升模型的分割精度。

本发明授权基于双特征注意力与残差金字塔的颅脑分割图获取方法在权利要求书中公布了:1.基于双特征注意力与残差金字塔的颅脑分割图获取方法,其特征在于:包括双特征注意力残差金字塔模型;所述双特征注意力残差金字塔模型由多层特征处理单元构成,每层所述特征处理单元包括多尺度残差金字塔模块、双特征融合模块、双注意力机制模块和卷积模块;多层特征处理单元中的第一层特征处理单元通过卷积模块与多尺度残差金字塔模块的结合提取原始图像多层次特征,多层特征处理单元中的第二层特征处理单元通过卷积模块与多尺度残差金字塔模块的结合提取上一层得到多层次特征图像的特征,多层特征处理单元中的第n层特征处理单元通过卷积模块与多尺度残差金字塔模块的结合提取第n-1层得到多层次特征图像的特征; 将各n-1层经过多尺度残差金字塔模块得到的特征结果与n层上采样得到的结果通过n-1层特征处理单元中的双特征融合模块进行融合;各n-1层特征处理单元中的双注意力机制模块将各n-1层特征处理单元中的双特征融合模块融合后的特征结果的特征进行标定;各n层特征处理单元中的双注意力机制模块将标定特征的特征结果通过卷积模块的卷积操作与上采样操作传输至n-1层特征处理单元中的双特征融合模块; 第二层特征处理单元的双注意力机制模块将标定特征的特征结果通过卷积模块的卷积操作与上采样操作传输至第一层特征处理单元的双特征融合模块,并在双特征融合模块中与第一层特征处理单元通过卷积模块与多尺度残差金字塔模块的结合提取原始图像多层次特征进行融合;第一层特征处理单元的双注意力机制模块将第一层特征处理单元中的双特征融合模块融合后的特征结果的特征进行标定,并通过卷积模块进行卷积操作与上采样操作传输至输出卷积层,最后输出卷积层输出图像分割图; 在双特征融合中,将n-1层与n层的特征结果先进行卷积操作,再分别采用平均池化与最大池化操作来进行特征的提取,经过平均池化操作后对图像每个像素点进行相加,经过最大池化操作后对图像每个像素点进行相乘; n-1层特征图经过多尺度残差金字塔操作得到的通道数为同层5倍,n层特征图经过上采样得到的通道数为同层的2倍; n-1层操作,经过多尺度残差金字塔模块得到的结果特征图为 式中,convx表示卷积操作,表示n-1层操作的第一次输出; 式中,AVGx表示平均池化操作,MAXx表示最大池化操作; n层操作,定义输入进n层进行操作的图像为 式中,upconvx为上采样操作,表示第n层操作的第一次输出; 式中,AVGx表示平均池化操作,MAXx表示最大池化操作; 经过上述n层与n-1层的操作后,进行AVG平均池化操作后,将两部分特征图中的像素进行逐个相加操作;进行MAX最大池化操作后,将得到的结果进行逐像素相乘;采用上采样将经过卷积和池化操作的图像尺寸恢复,得到图像尺寸与原始图片一致,通道变为原来的两倍; 式中,outputk表示特征图的第k个通道特征,outputkx,y表示第k个通道上坐标x,y对应的特征值; 将输入图像与进行通道上的叠加,得到的通道数为输入图像的2倍; output4 W×H×4C=upconvoutput3 W×H×4C。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人南通理工学院,其通讯地址为:226000 江苏省南通市崇川区永兴路211号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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