基本信息:
- 专利标题： 一种超声甲状腺结节的特征金字塔边缘加权扩散分割方法
- 申请号：CN202411946522.0 申请日：2024-12-27
- 公开(公告)号：CN119850569A 公开(公告)日：2025-04-18
- 发明人： 毕卉 , 王俊杰 , 董招辉 , 黄雅颖 , 吕絮 , 吕继东 , 邹凌
- 申请人： 常州大学
- 申请人地址： 江苏省常州市武进区滆湖中路21号
- 专利权人： 常州大学
- 当前专利权人： 常州大学
- 当前专利权人地址： 江苏省常州市武进区滆湖中路21号
- 代理机构： 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 周新建
- 主分类号： G06T7/00
- IPC分类号： G06T7/00 ; G06T7/12 ; G06T7/13 ; G06T5/60 ; G06T5/70 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/80
摘要：
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种超声甲状腺结节的特征金字塔边缘加权扩散分割方法，包括：采集超声甲状腺结节图像；构建PEW‑SegDiff模型；将真实掩码图正向扩散过程中通过时间添加高斯噪声，得到带噪声的标签；反向扩散过程中，将输入图和正向扩散后的真实掩码图相加得到噪声标签特征图；利用噪声标签特征图和输入图对PEW‑SegDiff模型进行训练，得到预测初始图像；计算预测图像与真实掩码的反向扩散图像之间的损失。本发明解决原始SegDiff模型在学习边界方面的能力有限，提取甲状腺结节的边缘模糊图像时效果不佳的问题。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06T | 一般的图像数据处理或产生 |
| ------G06T7/00 | 图像分析，例如从位像到非位像 |