基本信息:
- 专利标题： 一种基于卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶分割方法
- 申请号：CN202311019012.4 申请日：2023-08-14
- 公开(公告)号：CN117173406B 公开(公告)日：2025-10-21
- 发明人： 胡海根 , 许慧 , 苏一平 , 周乾伟 , 管秋
- 申请人： 浙江工业大学
- 申请人地址： 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
- 专利权人： 浙江工业大学
- 当前专利权人： 浙江工业大学
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
- 代理机构： 杭州斯可睿专利事务所有限公司
- 代理人： 王利强
- 主分类号： G06V10/26
- IPC分类号： G06V10/26 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06T7/10 ; G06V10/80
摘要：
一种基于卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶分割方法，所述方法包括以下步骤：步骤1.构建包含特征融合模块的双分支卷积神经网络模型；步骤2.将PET和CT图像分别输入到卷积神经网络的PET分支和CT分支，获取中间特征图；步骤3.将具有相同大小和通道数的PET和CT中间特征图经concatenate后输入到融合模块，得到融合后的特征图；步骤4.将融合后的特征图输入到对应解码器层，进行分割预测。本发明通过额外的融合模块，融合PET和CT的中间特征图，提高了淋巴瘤病灶自动识别分割的性能。
公开/授权文献:
- CN117173406A 一种基于卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶分割方法 公开/授权日：2023-12-05