華東師范大學(xué)李智獲國(guó)家專利權(quán)
買專利賣專利找龍圖騰,真高效! 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)!專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便!
龍圖騰網(wǎng)獲悉華東師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于淺層監(jiān)督和反饋?zhàn)⒁饬Φ南⑷鈭D像分割方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN115393283B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202210920701.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/00;該發(fā)明授權(quán)一種基于淺層監(jiān)督和反饋?zhàn)⒁饬Φ南⑷鈭D像分割方法是由李智;金群超;張桂戌設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-08-02向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。
本一種基于淺層監(jiān)督和反饋?zhàn)⒁饬Φ南⑷鈭D像分割方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)一種基于淺層監(jiān)督和反饋?zhàn)⒁饬Φ南⑷鈭D像分割方法,其特點(diǎn)是采用邊緣提取模塊和反饋?zhàn)⒁饬δK,通過(guò)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中淺層特征和深層特征的充分利用,有效地檢測(cè)出復(fù)雜息肉和奇異息肉,具體包括:數(shù)據(jù)集的預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)整體框架的構(gòu)建、邊緣特征的提取與監(jiān)督、高級(jí)語(yǔ)義特征的篩選與過(guò)濾和網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和使用等步驟。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有充分利用了息肉的淺層信息和深層語(yǔ)義信息,緩解了息肉邊緣模糊和形態(tài)復(fù)雜的分割難點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了結(jié)腸鏡息肉圖像的自動(dòng)分割,進(jìn)一步提升模型的性能和泛化能力,尤其在一些復(fù)雜的情況下都能達(dá)到很好的分割效果,具有廣泛且良好的應(yīng)用前景。
本發(fā)明授權(quán)一種基于淺層監(jiān)督和反饋?zhàn)⒁饬Φ南⑷鈭D像分割方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于淺層監(jiān)督和反饋?zhàn)⒁饬Φ慕Y(jié)腸鏡息肉圖像分割方法,其特征在于結(jié)腸鏡息肉圖像的分割具體包括下述步驟: 步驟S1:數(shù)據(jù)集的預(yù)處理 選擇現(xiàn)有的結(jié)腸鏡息肉分割數(shù)據(jù)集,對(duì)數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強(qiáng),并通過(guò)標(biāo)簽分割圖獲取息肉的邊緣圖,作為邊緣標(biāo)簽圖,所述圖像增強(qiáng)具體包括:隨機(jī)裁剪、隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)垂直翻轉(zhuǎn)和隨機(jī)縮放; 步驟S2:網(wǎng)絡(luò)整體框架的構(gòu)建 網(wǎng)絡(luò)采用編碼器-解碼器架構(gòu),編碼器選取ResNeSt作為骨干特征提取網(wǎng)絡(luò),用于提取,所述解碼器使用雙線性插值的方法將編碼器提取的特征圖恢復(fù)成與輸入圖分辨率一致的輸出圖;所述,其中和為淺層特征;為深層特征; 步驟S3:邊緣特征的提取與監(jiān)督 在編碼器-解碼器架構(gòu)的跳躍連接部分,使用邊緣提取模塊獲取淺層特征圖和的息肉邊緣信息,并將其與邊緣標(biāo)簽圖使用二值交叉熵?fù)p失構(gòu)造監(jiān)督; 步驟S4:高級(jí)語(yǔ)義特征的篩選與過(guò)濾 在編碼器-解碼器架構(gòu)的跳躍連接部分,使用反饋?zhàn)⒁饬δK對(duì)深層特征圖進(jìn)行過(guò)濾,強(qiáng)化含有息肉的區(qū)域; 步驟S5:網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和使用 使用步驟S1中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練,采用深層多級(jí)監(jiān)督輔助早期特征的學(xué)習(xí),在訓(xùn)練的過(guò)程中保存在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集上效果最好的模型,并使用保存的模型進(jìn)行息肉的分割; 所述步驟S4中的反饋?zhàn)⒁饬δK由級(jí)聯(lián)特征聚合注意力門(mén)控模塊和多尺度模塊組成,所述反饋?zhàn)⒁饬δK的輸入包括當(dāng)前層次的特征圖和上一級(jí)層次的特征圖,其輸出將重新作為輸入再次注入到反饋?zhàn)⒁饬δK中,并通過(guò)指定次數(shù)的反饋循環(huán),最終傳播到網(wǎng)絡(luò)的解碼器中;所述級(jí)聯(lián)特征聚合注意力門(mén)控模塊將獲取的當(dāng)前層次和上一級(jí)層次的兩個(gè)輸入特征圖,通過(guò)1x1卷積獲取兩個(gè)單通道特征表示圖,并將其拼接后進(jìn)入通道層級(jí)的全連接操作以及Sigmoid激活函數(shù),獲得取值范圍在0到1之間的注意力特征圖,使用注意力特征圖對(duì)輸入特征圖進(jìn)行過(guò)濾,以進(jìn)一步突出息肉的區(qū)域。
如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人華東師范大學(xué),其通訊地址為:200241 上海市閔行區(qū)東川路500號(hào);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
1、本報(bào)告根據(jù)公開(kāi)、合法渠道獲得相關(guān)數(shù)據(jù)和信息,力求客觀、公正,但并不保證數(shù)據(jù)的最終完整性和準(zhǔn)確性。
2、報(bào)告中的分析和結(jié)論僅反映本公司于發(fā)布本報(bào)告當(dāng)日的職業(yè)理解,僅供參考使用,不能作為本公司承擔(dān)任何法律責(zé)任的依據(jù)或者憑證。
- 廈門(mén)雅迅網(wǎng)絡(luò)股份有限公司蘭偉華獲國(guó)家專利權(quán)
- 北京長(zhǎng)吉加油設(shè)備有限公司尚佳成獲國(guó)家專利權(quán)
- 騰訊美國(guó)有限責(zé)任公司趙亮獲國(guó)家專利權(quán)
- 劉偉獲國(guó)家專利權(quán)
- 康美華大基因技術(shù)有限公司楊曉春獲國(guó)家專利權(quán)
- 三星顯示有限公司金旻首獲國(guó)家專利權(quán)
- 哈曼國(guó)際工業(yè)有限公司J.弗貝克獲國(guó)家專利權(quán)
- 三星電子株式會(huì)社張星旭獲國(guó)家專利權(quán)
- 北京地平線機(jī)器人技術(shù)研發(fā)有限公司楊帥獲國(guó)家專利權(quán)
- 羅門(mén)哈斯電子材料韓國(guó)有限公司金賓瑞獲國(guó)家專利權(quán)


熱門(mén)推薦
- 蘋(píng)果公司S·S·林獲國(guó)家專利權(quán)
- 全球能源互聯(lián)網(wǎng)研究院有限公司張雷獲國(guó)家專利權(quán)
- 西安大醫(yī)集團(tuán)股份有限公司楊華獲國(guó)家專利權(quán)
- 德塔顏色公司T·帕克獲國(guó)家專利權(quán)
- 深圳市科源建設(shè)集團(tuán)股份有限公司余益軍獲國(guó)家專利權(quán)
- 上海盈智汽車電子有限公司丁貴亮獲國(guó)家專利權(quán)
- 全球能源互聯(lián)網(wǎng)研究院有限公司高路獲國(guó)家專利權(quán)
- 華為技術(shù)有限公司黃天強(qiáng)獲國(guó)家專利權(quán)
- 利勃海爾比伯拉赫零部件有限公司斯溫·韋爾澤獲國(guó)家專利權(quán)
- 科磊股份有限公司R·弗克維奇獲國(guó)家專利權(quán)