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公开（公告）号CN123032722A | 申请号CN202611202300.7 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人澳门理工大学 |
分类号G06T7/11(2017.01), G06T5/70(2024.01), G06T5/60(2024.01), G06V10/764(2022.01), G06V10/774(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/0455(2023.01), G06N3/092(2023.01), G06N5/04(2023.01), G06T5/90(2024.01), G06V10/80(2022.01) | 申请日2026-08-10 | 公开日2026-11-03 |
发布日期2026-11-03 | 文档 ID84696785485000000 | 源数据页码263 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种协同感受野的轻量化超声图像分割方法、计算机装置和存储介质，包括收集公开超声图像和配对的手工分割标签作为模型训练用的数据集并进行预处理；利用处理后的数据集对协同感受野的轻量化超声图像分割模型进行训练和测试，从而使得模型具备对输入的超声图像进行病灶区域精准分割的能力；采用同时考虑像素级分类误差、区域重叠程度约束、注意力先验约束、时序一致性约束、解剖结构一致性约束的联合损失函数和动态复杂样本记忆回放机制对模型进行优化；利用训练并优化好的模型对待分割的超声图像进行处理，输出分割结果。本发明既实现了对噪声抑制、细节增强及特征重建过程的统一优化，又减少了冗余信息，提高了计算效率与分割性能。
附图 1