一种引入空间信息和注意力机制的图像分割方法技术

本发明专利技术涉及一种引入空间信息和注意力机制的图像分割方法，属于图像分割领域。具体包含如下步骤：S1：数据准备阶段：预处理大脑医学影像，从预处理过的图像中裁剪出图像块；S2：特征编码阶段：通过预激活的3D卷积提取图像特征；S3：特征解码阶段：将编码阶段得到的特征图通过反卷积以及具有位置编码的注意力机制恢复原图像尺寸大小，完成图像分割过程。本发明专利技术通过注意力机制去关注空间信息，提升了网络分割性能。割性能。割性能。

【技术实现步骤摘要】
一种引入空间信息和注意力机制的图像分割方法


[0001]本专利技术属于图像分割领域，涉及一种引入空间信息和注意力机制的图像分割方法。

技术介绍

[0002]随着计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)、核磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)等人体医学成像技术的迅速发展，医学图像在临床医学诊断中发挥着越来越重要的作用。医学图像分割可以更好的在医务人员判断和诊断病情病因时提供科学参考，从而会大大减少因为人类本身视力分辨力不足或是医疗人员主观上临床经验不足产生的误诊率，进一步提高医学图像的利用率。U
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Net被证明在医学图像处理任务上十分有效，在医学图像中，有一种3D图像，其解剖结构复杂，完全基于卷积的编解码结构不能够充分利用3D图像的空间信息。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种引入空间信息和注意力机制的图像分割方法，通过使用3D相对位置编码以及注意力机制去充分挖掘3D图像的空间信息，在解码路径上，更准确的恢复图像的语义信息，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种引入空间信息和注意力机制的图像分割方法，其特征在于：包含如下步骤：S1：数据准备阶段：预处理大脑医学影像，从预处理过的图像中裁剪出图像块；S2：特征编码阶段：通过预激活的3D卷积提取图像特征；S3：特征解码阶段：将编码阶段得到的特征图通过反卷积以及具有位置编码的注意力机制恢复原图像尺寸大小，完成图像分割过程。2.根据权利要求1所述的引入空间信息和注意力机制的图像分割方法，其特征在于：其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：S11：对三维医学图像进行裁剪，沿任意两轴所形成的平面裁掉灰度值为0的背景区域；S12：对裁剪过的图像使用Z
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Score归一化，让图像灰度分布的均值为0，标准差为1，使其服从正态分布；S13：把裁剪过的图像中切割成多个32
×
32
×
32大小的图像切块，随机选择一个切块作为步骤S2中特征编码阶段的输入；如果是多模态的数据，则将所有模态的数据沿通道维度拼接起来...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾晓，薛加望，刘玲慧，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：