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          南京信息工程大學(xué)張靖愷獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉南京信息工程大學(xué)申請的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的腎穿刺圖像多類腎小球自動分割方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN116051837B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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?zhí)?專利號為:202310012122.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/26;該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的腎穿刺圖像多類腎小球自動分割方法是由張靖愷;徐軍;王向?qū)W設(shè)計研發(fā)完成,并于2023-01-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種基于深度學(xué)習(xí)的腎穿刺圖像多類腎小球自動分割方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的腎穿刺圖像多類腎小球自動分割方法,包括如下步驟:步驟1.腎穿刺圖像的預(yù)處理;步驟2.模型訓(xùn)練,編碼器部分;步驟3.結(jié)論融合;步驟4.模型測試。本發(fā)明在編碼器和解碼器中分別使用了Transform模塊與VGG模塊,能夠在較大的尺度上處理腎小球的完整上下文信息的同時,保證腎小球輪廓分割的準確度,將傳統(tǒng)技術(shù)中的語義分割流程劃分為分割分支與分類分支,保證了同一腎小球分割結(jié)果的統(tǒng)一性與完整性。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的腎穿刺圖像多類腎小球自動分割方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于深度學(xué)習(xí)的腎穿刺圖像多類腎小球自動分割方法,其特征在于,包括: 獲取待分割的腎穿刺圖像;將所述待分割的腎穿刺圖像輸入訓(xùn)練好的多類腎小球自動分割模型; 根據(jù)所述多類腎小球自動分割模型的輸出,得到腎小球多類語義分割結(jié)果;其中所述多類腎小球自動分割模型包括編碼器、分類分支、解碼器和分割分支;所述編碼器的處理過程包括:以腎穿刺圖像作為輸入,將腎穿刺圖像經(jīng)過PatchPartition處理得到第一Token,第一Token經(jīng)過Token轉(zhuǎn)特征圖模塊轉(zhuǎn)換為第一特征圖;第一Token經(jīng)過第一Transform模塊處理得到第二Token,第二Token經(jīng)過Token轉(zhuǎn)特征圖模塊轉(zhuǎn)換為第二特征圖;第二Token經(jīng)過第二Transform模塊處理得到第三Token,第三Token經(jīng)過Token轉(zhuǎn)特征圖模塊轉(zhuǎn)換為第三特征圖;第三Token經(jīng)過第三Transform模塊處理得到第四Token,第四Token經(jīng)過Token轉(zhuǎn)特征圖模塊轉(zhuǎn)換為第四特征圖;第四Token經(jīng)過第四Transform模塊處理得到第五Token; 所述解碼器的處理過程包括:第五Token和第四特征圖經(jīng)過第四VGG模塊上采樣后拼接處理得到第四上采樣特征圖;第四上采樣特征圖和第三特征圖經(jīng)過第三VGG模塊上采樣后拼接處理得到第三上采樣特征圖;第三上采樣特征圖和第二特征圖經(jīng)過第二VGG模塊上采樣后拼接處理得到第二上采樣特征圖;第二上采樣特征圖和第一特征圖經(jīng)過第一VGG模塊上采樣后拼接處理得到第一上采樣特征圖; 所述分類分支的處理過程包括:以編碼器第四Transform模塊輸出的第五Token作為輸入,進行標準化LayerNorm操作;對標準化后的第五Token使用平均池化操作使Token維度為1,保留批次維度與特征維度;使用全連接層將平均池化操作得到的特征維度映射到n維向量,其中n表示腎小球類別數(shù)量;對n維向量進行SoftMax操作,得到每一類的概率值,即分類結(jié)果; 所述分割分支的處理過程包括:以解碼器第一VGG模塊得到的第一上采樣特征圖作為輸入,首先使用卷積核大小為2x2的卷積操作將第一上采樣特征圖的通道數(shù)映射到2維,即背景和腎小球區(qū)域,然后對映射后的第一上采樣特征圖進行SoftMax操作得到每一個像素點上,背景和腎小球區(qū)域的概率值,即輪廓分割結(jié)果; 將每張腎小球圖像的分類結(jié)果和輪廓分割結(jié)果進行融合,得到完整的腎小球多類語義分割結(jié)果。

          如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人南京信息工程大學(xué),其通訊地址為:224002 江蘇省鹽城市鹽南高新區(qū)新河街道文港南路105號;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)”。

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